看病比生病還累？別喪，AI醫療信息化將帶給你正能量！
算力說
醫療信息化政策大熱，科大訊飛、杭州百世伽、進化者小胖機器人等企業率先發力，在機器人導診、語音病歷及問診上已有所突破。
《人間世》、《手術兩百年》是今年最熱的兩部醫療紀錄片。如果說，人類與疾病抗爭是千古不變的較量，那么醫療在科技上的每一次突破創新都無疑能讓人們在和死神的戰役中更進一寸。
那么，醫療與人工智能的碰撞又在哪些領域里落下注腳？算力智庫整理了一份全國范圍內運用人工智能與醫療相結合的（非上市為主）公司，并根據其公司性質為他們加以標簽。
圖片來源：算力智庫
從上表中可以看到，在表中出現頻率最高的熱詞主要有醫學影像、醫療大數據以及醫療信息化。專注于醫學影像的公司往往離不開醫療大數據的支持，而為了更好的運用醫療大數據，首先要做好的便是醫療的信息化革命。原因在于：
1）中國每千人執業醫生僅為2．2人，醫生密度低于歐美的4人，并且這種專業人員匱乏和醫院資源匱乏的狀況無法在短時間內得到改善。如何在現有的情況下打破數據壁壘，聯通各醫院和各專科之間的數據，需要人工智能企業來做連接。
2）基層醫院的誤診率偏高。根據數據顯示，全美首診誤診率超過30％，中國基層醫療的誤診率至少50％以上。2017年11月，訊飛基于認知智能技術的“智醫助理”機器人以456分的成績順利通過國家執業醫師考試臨床綜合筆試合格線，超越臨床執業醫師合格線90分，在全國53萬名考生中屬于中高水平。
這些痛點和現實需求都使人工智能的引入有了必要性，也直接促進了醫療信息化的發展。
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AI＋醫療信息化的三部曲
世界衛生組織將醫療信息化的發展分為三個階段：醫院管理和臨床信息化、區域衛生信息化、個人健康管理信息化：
第一階段是建設醫院管理系統（HIS），主要針對醫院收費、掛號等基礎服務，在HIS的基礎上，醫院將以診療為核心進行電子病歷等臨床信息化（CIS）系統的建設。
簡單來說：大幅減少患者或家屬的等待時間及醫技科室之間的往返次數。
第二階段，在CIS系統與HIS系統實現數據互聯互通、實時共享之后，通過區域內多家醫療機構診療業務和管理信息的集成整合，實現用數據打造區域醫療資源的互聯互通和合理轉移。
簡單來說：避免患者重復檢查，節省時間及其費用。
第三階段，打造互聯網醫療，對廣大個體健康管理進行信息化，包括在線問診、醫藥配送等。
簡單來說：無需跨省就診，更有望網購處方藥。
圖片來源：算力智庫
在這醫療信息的三部曲中，多數HIS項目滲透率僅在30％－40％左右；三級醫院實施率稍高，但多數具體項目也仍處在50％的滲透率水平。
不同于國際，CIS在國內發展空間較HIS更大，電子病歷已成為重點。國家衛健委在《關于進一步推進以電子病歷為核心的醫療機構信息化建設工作的通知》中明確要求，到2019年底前，轄區內三級醫院要實現全院信息共享，并具備醫療決策支持功能。
而在第三階段中，國家衛健委體制改革司副司長薛海寧表示，衛健委將繼續推動“互聯網＋藥品流通”，推進線上線下協同發展，鼓勵提供“網訂店取”、“網訂店送”服務。各地方政府以及相關企業也已經在積極做相關的試點以及籌備。
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AI＋醫療信息化企業已漸入佳境
1）導診機器人：用于醫院掛號、科室分布及就醫導流、預問診、常規檢查。市場的主要參與者包括科大訊飛、杭州百世伽、進化者小胖機器人等。科大訊飛機器人已經在北京301醫院、合肥第一人民醫院、廣西中醫院第一附屬醫院等實際部署。
2）語音電子病歷：語音輸入自動轉化成電子病歷，節省醫生手動錄入電子病歷的時間。目前，科大訊飛、云知聲、中科匯能都提供這類產品。
3）智能問診App：實現院內預問診、院外自診等功能。智能問診的主要App包括康夫子、九大夫、推薦用藥、半個醫生等。智能問診App落地的難點在于醫學知識圖譜搭建需要大量高質量的病歷數據；同時App在搭建過程中，需要團隊中40％醫學人員進行綜合判斷，對醫學專業知識依賴程度高。
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中科匯能：
一個AI+醫療信息化企業的縮影
醫療是高壁壘行業，資質審批已經成為對不少AI＋醫療的創業型公司商業化落地的攔路虎。據算力智庫了解，目前國內專注于語音電子病歷的公司僅有科大訊飛、云知聲及中科匯能這三家。不同于前兩者，中科匯能的產品都聚焦在醫療信息化。大而全的企業大家已然耳熟能詳，因而算力智庫挑選了一家小而美的企業作為介紹。
中科匯能成立于2005年，是國內領先的信息與通信技術（ICT）解決方案供應商。公司的核心團隊中來自中科院的CTO，技術人員都是來自于中科院的優秀骨干，為產品每一步的研發和落地提供強有力的技術支持和保障。
2017年，中科匯能率先以語音電子病歷為入口，以產品“語醫通”進入智慧醫療領域，牢牢掌握基礎數據。通過高精準語音識別，智能電子病歷大大提高了醫生的工作效率。同時電子病歷作為采集和分析各類流量的入口，源源不斷為醫療領域數據造血提供動能。
以醫療行業所有的詞匯舉例，語音電子病歷對這部分識別率的準確程度在95％以上，若單獨對科室（比如，在牙科、B超、CT、病理科）進行相關定制，識別率將高達98％以上。在高效精準的語音記錄技術之外，中科匯能又增添了自然語言理解技術，通過交互的溝通，自動捕捉關鍵詞去做選擇題。當患者利用這套系統的時候，將癥狀描述清楚后，系統會做關鍵詞提取，如果在關鍵信息不足夠的情況下，系統會主動提一些問題，這些詞又會被收集起來進入填空狀態，并最終得出結論。
截至目前，中科匯能現已經通過收取端口及服務費的模式與全國十幾家醫院達成合作，北京、河南的部分地區已經進入實質使用階段。同時，為醫療輔助問診公司提供優質的前端采集和錄入等服務，為未來更多的合作機會提供可能。
圖片來源：特大號
結語
得益于國家政策，醫療信息化以大刀闊斧的形式在醫院內進行改革。電子病歷的普及化則是醫療信息化的一個積極信號。盡管，醫療AI離預期尚有距離，但也已漸入佳境。各大人工智能企業著手進入各個領域，磨刀霍霍，嚴正以待。我們不再需要為了起早摸黑去醫院排隊，也無需為了繳費和流程上上下下的在醫院中鍛煉。也許就在不久的將來。
作者：Ripple
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