翼方健数:让天下没有难用的数据 让数据为医疗服务

摘要

8月22日,在南京的“临床医学的‘道 术 器’ 医疗数据的全场景全周期治理”论坛上,来自医院管理、信息口、临床及医疗健康行业专家各抒己见,翼方健数给出了自己的方向:让天下没有难用的数据,让数据为医疗服务。

人工智能时代,医疗大数据面临什么机遇?一体两面,医疗数据的安全和开放是否可以同时并行?中国医疗机构未来的转机在哪里?8月22日,在南京的“临床医学的‘道 术 器’ 医疗数据的全场景全周期治理”论坛上,来自医院管理、信息口、临床及医疗健康行业专家各抒己见,翼方健数给出了自己的方向:让天下没有难用的数据,让数据为医疗服务。

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在当天的论坛上,翼方健数(BaseBit.ai)医疗及生物信息事业部总经理李苇刚以《隐私安全计算+人工智能驱动医疗大数据创新》为题,发表主题演讲。

道:数据作为新的生产要素及价值主张

翼方健数提出的解决方案:简单来讲就是不分享原始数据,只通过计算来分享数据的价值。也就是在数据安全和授权使用的前提下建立数据协作,应用开放的生态平台环境,为医疗行业提供软硬件一体的大数据和人工智能服务。

进入到人工智能时代,中国有机会站上世界创新引领者的地位。数据正成为新的生产要素,而医疗数据的价值却没有得到充分的挖掘。十九届四中全会通过《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中,首次将数据增列为生产要素。在今年4月,中共中央国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》首次将数据要素纳入,通过探索建立统一的数据标准规范、支持构建多领域数据开发利用场景,全面提升数据要素价值。

信息时代遗留产生的数据,作为新的生产要素具有非竞争性、高昂的固定成本、低廉的可变成本、可复用,外部协同效应等独特的经济学特征和隐私、机密、安全等非经济学特征。

在数据使用与价值的挖掘过程中,特别是医疗数据的安全、隐私保护及合规与开放协作共享这对矛盾是众多业界人士最为关心的痛点。我们的价值主张是:医疗数据本质上不能共享,但数据的价值应该共享。

术:翼方健数 让天下没有难用的数据

翼方健数提出的解决方案:简单来讲就是不分享原始数据,只通过计算来分享数据的价值。也就是在数据安全和授权使用的前提下建立数据协作,应用开放的生态平台环境,为医疗行业提供软硬件一体的大数据和人工智能服务。

据李苇刚介绍,作为隐私安全计算的佼佼者,翼方健数通过多年技术深耕,采用前沿计算机科学技术、密码学技术等建立隐私安全计算体系。通过数据与算法互联网 (IoDA)构建上下游数据生态产业链,解决数据开放共享和隐私安全保护的矛盾。因其独特的存在,在今年获得中芯聚源、奇绩创坛、复盛创投的数千万美元的B轮融资,并获得李凯院士、王小云院士、宋晓东教授等多位业界大咖的加盟。

XDP翼数坊是翼方健数自研的的隐私安全计算应用开放平台。首先,对进入平台的多源异构数据进行清洗、归一,并通过深度学习技术对文本数据进行后结构化、标准化。其次,对治理后的高质量数据资源进行有效的层级结构定义和分类管理,为医院数据资产管理建立高效清晰的资源目录及多模态数据查询服务,即DaaS服务。

数据基于授权使用,贯彻数据最小必要原则(Minimum Necessary),实现数据协作共享数据价值。

在区块链技术加持下,保障每次“数据集发布、使用都有记录,每个更改都有验证机制”,实现数据全生命周期管理。

翼方健数率先提出了AIaaS(人工智能即服务)解决方案,并支持第三方应用开放。原始数据不离开平台,将模型放进来。XDP内置的AI能力包括AI标注(机器预标注,人工调整,人工越来越少)、临床辅助推断(结合患者的多模态、高维度特征矢量,利用深度学习提高辅助决策准确率,使其总体符合率>90%)和AI医生训练(提高病历书写质量和处理能力)等AI应用。

同时,也支持第三方企业的付费和免费应用:如SENTIEON GENOMICS、Bismark等生信分析应用,RStudio、 Jupyter等统计分析应用。

“这使得数据的提供方、需求方、生态合作服务方及数据监管方,可以根据具体业务的应用场景选择合适的数据安全计算模式进行数据业务的协作,而不用担心数据泄露的问题,大大提高了协同效率。”李苇刚说。

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器:XDP翼数坊 隐私安全计算平台孕育智能应用

当前,翼方健数正帮助通过医院建设数据底座,针对具体应用场景输出AI解决方案能力,赋能病历质量控制、电子病历评级、费用合理性监查、临床科研等业务领域。

目前,公司的翼数坊平台,探路者、洞察者、先行者等智能应用的产品矩阵已覆盖从地方卫健委、疾控中心、三级医院、基层医院到社区管理、城市应急中心等各类与医疗健康相关的辅助诊疗、质量控制、合理化费控、传染疾病防控、临床科研等典型应用场景。以探路者产品系列解决方案为例:

我们用海量的历史病历来教会AI成为辅助医生诊疗的工具。在这里,医生的诊疗经验是老师,通过病历供机器学习。基于深度学习的模型是学生,通过模型训练来获取老师的能力。我们选择好的老师来教学生,这样训练好的模型的输出相当于优秀医生的诊疗共识。这种模式奠定了探路者辅助系列应用的基础。

利用探路者构建智能分级诊疗的解决方案缓解了医疗资源分配的难题,同时也提升基层医疗机构/医生的诊疗能力,使得患者在基层享有同质化的医疗服务。在实际应用中,三甲医院医生的诊疗能力被XDP总结为“模型”,通过系统的辅助,社区医生也可获得三甲医院医生的个体化精准诊疗能力。一旦患者出现危急重症可能,AI助手将提示基层医生将患者提示转诊至最合适的上级医院,让基层医生真正发挥健康守门人的作用。

利用探路者AI辅助病历书写,快速完成一份高质量门急诊或住院病历,实现从源头解决病历质量差的问题。

翼方健数的探路者系列解决方案将AI驱动的诊疗合理性内核应用在医院管理的各方面,从而获得更合理的费用控制(如DRG病种控费)、质量控制(如诊疗质量、病历质量),减少医患纠纷、提高各级医疗机构管理与服务能力,同时带来积极的声誉和影响力。

据悉,探路者于2019年3月开始开始在厦门市思明区的中华、莲前社区医院2家试点,于2019年5月中下旬在思明区的9家社区医院正式上线,并于2020年3月在厦门全市39个社区全面上线。已经在厦门建立智能分级诊疗体系。实现合理的分级诊疗秩序,完成新医改的使命。形如国家卫生健康委主任马晓伟所强调的,“分级诊疗制度实现之日,乃是我国医疗体制改革成功之时”。

翼方健数在境内和港澳地区已获得多个地方政府、医疗卫生机构的认可,翼方健数首先在国家健康医疗大数据首批试点城市厦门落地城市级医疗健康大数据应用开放平台,同时在全市39家社区与上级医院间实现了智能分级诊疗体系。在著名的三甲医院如上海瑞金医院利用辅诊诊断、辅助书写等解决临床医生快速高质量书写电子病历的难点。在中山大学肿瘤防治中心,合作研发多模态标准化科研大数据平台,其效果将远超SEER+TCGA的数据维度范围,正在开启临床科研新模式;在香港科技园落地生物信息组学研究协作应用开放平台,激发了香港区域内多个相关政府单位或企业的业务应用探索。

关于大会及

2020中华医院信息网络大会(CHINC)由国家卫生健康委医院管理研究所主办,《中国数字医学》杂志社承办。大会旨在总结交流医疗信息化、智能化研究和应用方面的创新技术、实践经验和最新成果,推动智慧医院建设。

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国家卫生健康委医院管理研究所叶全富所长莅临翼方健数展台,医疗及生物信息事业部总经理李苇刚就公司技术及业务情况向叶所长进行汇报。叶全富所长详细询问了隐私安全计算的情况,并表示这是一个很好的技术,可以为数据的共享保驾护航。

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(左:叶全富所长 右:医疗及生物信息事业部总经理李苇刚)

在大会所属的“临床医学的‘道 术 器’医疗数据的全场景全周期治理”论坛上,翼方健数、上海市第六人民医院、上海交通大学医学院附属第九人民医院、中山大学肿瘤防治中心、云南省肿瘤医院、AWS、陆军特色医学中心(大坪医院)等多位行业专家均发表精彩观点。

翼方健数是“数据和算法互联网”的先行者,是一家快速发展中的数据和人工智能高科技公司。公司以隐私安全计算为核心,为医疗、金融、政务等行业建设在数据安全和个人隐私保护基础上的数据开放生态和数据共享协作环境,并在此基础上发展人工智能的能力,为行业赋能。


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