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医疗ai,医疗技术未来与大数据结合,我们相信!

海外新闻 时间: 浏览:129 次

关于目前医疗行业所存在的核心问题,在同心医联CEO刘伟奇看来,是合格的医疗供给能力稀缺,“合格”意味着诊疗能力合格、诊疗流程合理、诊疗设施齐全、收费合理并有支付方覆盖;而目前,单纯的互联网模式无法解决这一问题,好的模式应该体现在能创造更多合格的医疗供给能力,或显著提升现有医疗供给能力上

对此,定位于互联网+医学影像运营服务商的同心医联给出的方案是——线上(互联网医院)+线下(实体影像中心)及影像云平台结合,服务临床医生、专病患者、实体影像中心、影像AI专家4端。目前,它已建立了互联网平台搭建、医疗服务运营、实体影像中心建设、影像云平台推广、互联网医院建设、影像+AI开放平台整合等业务,完成了其科技医疗平台基础能力建设。

从医疗影像运营到布局互联网医院和AI,「同心医联」找到了自己的“商业闭环”

同心医联的科技医疗平台

据刘伟奇介绍,其服务体系价值点体现在多个层面:提升医院影像科运营服务水平与效率,保证影像质量;形成影像服务的连锁化、规模化运营,并积累大量标准化影像数据开展AI辅助诊断业务;基于AI图像增强技术帮助影像科实现核磁快速成像/提高PET-CT检测速度,减少药品用量;建立互联网医院服务于患者的病程管理,延展价值链。

从医疗影像运营到布局互联网医院和AI

纵观同心医联的发展历程,其业务核心定位经过了3轮迭代。2014年成立之初,同心医联主要聚焦于互联网慢病管理和随访;后来,鉴于实务运营反人性、老年人对手机使用存在障碍,以及缺乏变现通道,公司转型成为第三方闲置影像资源共享平台,并延伸到线下——重资产布局影像中心和影像云平台,把控数据获取环节;此后,由于魏则西事件带来的市场冲击以及互联网医疗政策的助推,同心医联开始探索线上和线下结合,形成了现如今的影像中心+互联网医院的业务闭环,并布局医疗AI,以提高临床诊断效率。

迭代背后,是刘伟奇对行业认知的转变。他认为,在现在医疗环境下,医疗资源稀缺问题很难在短时间内解决,同心医联能做的唯有靠接近临床需求的新技术,并通过新技术应用减少对医生主观能力和经验的依赖。基于此目的展开布局的参与者不在少数,除了聚焦于AI医疗影像的依图医疗、汇医慧影、推想科技等,也有布局影像中心运营的锐达万里云西门子医疗全景医疗等。

刘伟奇表示,从产品层面上看,目前大部分AI公司都是从肺结节和眼底造影、骨折、骨龄测量、乳腺癌、病理、脑卒中等方向切入,主要从技术成熟度角度出发;从应用场景上看,影像AI应用领域可分为两大方向:1)解决临床需求,即通过数字化分析提供精准诊断和有效治疗建议;2)解决影像科本身需求,包括影像扫描,即提高获取影像数据的效率和准确性;以及影像诊断。

刘伟奇表示,影像科医生面临的真实场景其实是:但患者来做肺部CT检查,影像科医生事先并不知道患者的具体病症,因此拍出的肺部CT要对所有潜在病症进行诊断,但肺部的常见病至少有10多种,若只能看肺结节,起到的作用有限,尤其是医生还要把医学图像从PACS系统导入到AI系统,再把诊断结果倒回PACS,操作过于“折腾”;影像医生的真实需求应该是,AI能把具体部位所有疑似病变都标记出来,再由医生自行诊断核对一遍即可,无需一张张重新看。 

为此,同心医联走了一条与多数AI公司“背道而驰”的路:先通过线下影像中心和影像云平台做好基础设施建设,以积累影像数据并把控数据质量,由自己的数据支撑算法优化;并通过开放式平台集合各类产品,实现对多种疾病的综合性辅助诊断。

截止目前,同心医联线下拥有影像中心超过300家,积累超过850万病历;线上则已推出38个面向心脑血管和肿瘤患者的智能诊断产品,互联网医院面向近5万名临床医生服务

跨界融合攻克AI商业化变现难题

目前,针对影像诊断的AI产品还普遍存在技术成熟度不够和商业化变现难两大问题:其一,通过大医院训练出的算法,可能并不适应基层医院的数据质量,算法的适配性和鲁棒性或存疑;其次,三类医械 AI 注册审批未明,即便拿证,若只局限于帮医院和影像科提升效率,不能创收,其变现能力仍有限。

在刘伟奇看来,即便AI能取代影像科医生,以中国15万影像科医生存量看(按平均年薪10万元算),也只有150亿的市场——相对于目前的资源投入,规模实在太小;若要真正满足临床需求,还需套串联起多个环节,形成业务闭环。

为此,同心医联采取了成像技术+AI分析+影像诊断+临床应用相互融合的方式,来发挥影像AI的价值。刘伟奇介绍到,这就像拍照同时需要同时具备好的拍摄方法(医学成像技术)、照片处理和修图技术(AI辅助分析)、照片诠释(影像诊断),才能呈现不错的照片(临床应用)一样。

据了解,目前同心医联在线上已通过远程诊断和平台服务费,以及患者在线预约、远程诊断等服务实现变现;线下通过共建影像中心,也有一定营收分成。刘伟奇透露,依托于上述商业闭环,公司2018年的收入近亿元,并实现了整体盈利。

当然,由于医疗的专业性,很多专家经历多年研究也仅能在单个方向上的几种疾病钻研较深,而患者看病时往往无法预知自己的疾病种类。在真实临床场景上,医生更希望得到全套解决方案,因此,建立开放共赢平台就变得非常重要。为此,同心医联推出了影像+AI开放应用平台“格物系统”。

据公司产品总监蔡文强介绍,“格物系统”可简单理解为“影像AI的 App Store”,即利用同心医联云平台积累的患者病历,根据临床需求开发成像技术和AI算法训练,然后封装成应用App,导入格物系统,最终帮医生提升诊疗水平。

“以动脉瘤检测为例,临床专家最关注其破裂的风险,方便开展下一步的治疗。传统检查方式(像
CTA/MRI/DSA)只能间接判断动脉瘤是否易出血;同心医联的成像技术除了能评价动脉瘤的长径/瘤颈/和动脉间的关系等,还能观察动脉瘤瘤壁,若瘤壁有炎症导致管壁受损,动脉瘤就容易破裂;我们的成像技术能观察动脉瘤管腔的情况,如果没有变化就没有炎症,也就是说它是相对稳定的动脉瘤。” 

据悉,同心医联现已与清华、北大、中科院等近100所知名高校和科研机构达成合作,以期发挥各自专长、将新技术更好地应用于临床实践。

下一站,对接商业健康险

至于未来的发展方向,刘伟奇表示,同心医联会按照“点、线、面”3个层面来发力1)“点”:加强技术研发投入,不断上线新的智能诊断产品,提升技术壁垒:2)“线”:将互联网医院问诊-检查-治疗的服务线从线下和线上两个维度继续扩张,服务更多的患者;3)“面”:与保险机构、地产公司、其他医疗服务公司合作(譬如药店),共同打造医疗综合体,承接更多的医生和患者需求。

在人口老龄化、医保控费、消费意识转变的大趋势下,商业健康险市场蓄势待发。刘伟奇指出,基于对患者的闭环式服务以及患者数据的把控,同心医联能做好医疗流程控制和风险定价,这与保险公司的诉求不谋而合。因此,公司接下来会尝试针对慢病患者对接商保服务,以癫痫患者为例,术前可以在线下为其做精确的血管分析,规避手术风险;术后,则可依托于互联网医院,通过用药、随访等对患者进行长期的管理。

采访最后,他也透露,公司即将启动第5轮融资。此前,同心医联曾获得来自中金资本、经纬中国、君联资本、联想之星等机构的4轮融资。