海森健康：潛心夯實底層核心技術，定義醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)價值高度

醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)的行業(yè)發(fā)展，近年來可謂一路高歌猛進。

技術方面，數(shù)據(jù)爆發(fā)、算法升級及算力提升連續(xù)點燃著行業(yè)發(fā)展的動能；政策層面，國家早在2018年就首次提出的“新基建”政策，以及今年4月提出的《關于構建更加完善的要素市場化配置的體制機制的意見》，無不直接“點名”加強大數(shù)據(jù)與人工智能等新興技術建設；資本方面，醫(yī)療與AI和大數(shù)據(jù)的結合領域已經(jīng)成為資本市場上最熱的賽道之一。

2020年以前，市場給予了企業(yè)足夠的時間成長；現(xiàn)在，企業(yè)是時候“開花結果”了。

作為國內最早一批入局醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)的企業(yè)之一，占據(jù)數(shù)據(jù)資源“主場優(yōu)勢”的海森健康一直頗受行業(yè)關注。

海森健康是嘉和美康集團成員企業(yè)，前身之一是2016年北京嘉和美康信息技術有限公司（以下稱嘉和美康）的醫(yī)療大數(shù)據(jù)事業(yè)部。2019年，培育了三年的海森健康獨立了出來，掛牌成立，并于同年年底迅速完成了2億元A輪融資。

眾所周知，嘉和美康是全國最大的電子病歷系統(tǒng)供應商。據(jù)2020年IDC中國數(shù)據(jù)顯示，嘉和美康的電子病歷市場占有率連續(xù)第6年全國第一，產(chǎn)品覆蓋國內1300多家醫(yī)院。海森健康承襲了嘉和美康獨一無二的數(shù)據(jù)優(yōu)勢、技術積累，以及成熟穩(wěn)定的實踐經(jīng)驗，可謂自帶“醫(yī)療基因”，是名副其實的含著“金湯匙”出生。

創(chuàng)立伊始，海森健康就明確了目標：不做探索性應用，以打造具有高價值的醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)應用為目標，與國內綜合或?？茖嵙敿?、醫(yī)療信息化水平處于前列的頭部醫(yī)療機構展開深度合作，發(fā)揮自身的行業(yè)優(yōu)勢和技術實力，結合頂級醫(yī)療機構合作伙伴的優(yōu)勢強項，依次打磨出覆蓋醫(yī)、教、研多個領域的、具有自主知識產(chǎn)權的全生態(tài)醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)應用。

截至目前，海森健康已經(jīng)獲得大量頂級醫(yī)院客戶的高度認可，合作客戶覆蓋全國數(shù)十個省份、100多家三甲醫(yī)院，復旦大學醫(yī)院排行榜TOP100市場占有率超過20%，其中不乏北京協(xié)和醫(yī)院、解放軍總醫(yī)院、西京醫(yī)院、北京大學第三醫(yī)院、浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院等在綜合或者?？祁I域擁有絕對優(yōu)勢的頂級醫(yī)療機構。

近年來，大批企業(yè)涌入醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)賽道，帶火行業(yè)的同時，也讓行業(yè)陷入了盲目追求概念的尷尬困境，鮮有企業(yè)沉靜下來打造底層技術。事實上，過渡依賴于原始病歷數(shù)據(jù)、受制于非結構化數(shù)據(jù)，導致相關搜索和檢索引擎的查全率低、檢索粒度過粗的問題，是市場上醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)廠商面臨的普遍問題。

“底層核心技術決定著應用產(chǎn)品的價值高度，醫(yī)療AI產(chǎn)品要想獲得實質性突破，夯實底層技術是打破行業(yè)困境是不二路徑。”海森健康說。基于這一清醒認知，海森健康不僅沒有囿于浮躁的市場環(huán)境，而且一頭“扎”進了醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)領域，在外界鮮有露面。

4年打磨期過，海森健康帶著自主研發(fā)的智能醫(yī)療決策引擎、實時臨床大數(shù)據(jù)搜索引擎和基于AI的醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理平臺三大研究成果走到了臺前。

針對醫(yī)療的特殊屬性，海森健康創(chuàng)新性地提出基于深度學習的智能決策模型，與基于專家經(jīng)驗的規(guī)則沉淀的“雙引擎”智能醫(yī)療決策架構，如此既能依托深度學習模型及權威知識庫的信息，還能根據(jù)醫(yī)療大數(shù)據(jù)對模型和規(guī)則進行及時迭代，從根本上保障了醫(yī)療AI決策力的持續(xù)進化。

區(qū)別于行業(yè)普遍采用的Keyword底層邏輯，海森健康基于其對醫(yī)療行業(yè)的深刻理解，開創(chuàng)性地選擇了基于自然語言處理技術進行結構化的全電子病歷數(shù)據(jù)模型，和基于知識圖譜的術語歸一化技術，搭建實時臨床大數(shù)據(jù)搜索引擎。該引擎不僅能夠實現(xiàn)高效存儲超細粒度的底層診療數(shù)據(jù)，而且支持數(shù)萬個結構化和半結構化維度，最大限度地保留和還原真實病案信息，為創(chuàng)新醫(yī)療應用提供了更強大的支持力度。

海森健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)治理平臺可謂是數(shù)據(jù)治理“神器”。基于全電子病歷的業(yè)務數(shù)據(jù)，平臺能夠實現(xiàn)快速接入任意醫(yī)療數(shù)據(jù)，進行自動化清洗、加工、轉換、實體及關系抽取、術語歸一化、患者主索引等，獲得治理后的規(guī)范數(shù)據(jù)。具有涉及人工少、處理效率高、數(shù)據(jù)質量高、準確性高等明顯優(yōu)勢。

在上述三大核心成果的基礎上，海森健康與國內綜合或專科實力頂級、醫(yī)療信息化水平處于前列的頭部醫(yī)療機構展開深度合作，發(fā)揮自身的行業(yè)優(yōu)勢和技術實力，結合頂級醫(yī)療機構合作伙伴的優(yōu)勢強項，精細打磨并低調布局了以智能醫(yī)學數(shù)據(jù)中臺為核心，覆蓋臨床決策、科研支持、病歷質控、患者互動服務等不同應用場景的全生態(tài)醫(yī)療AI閉環(huán)，形成包括臨床輔助決策支持系統(tǒng)（CDSS）、大數(shù)據(jù)科研分析平臺、智能專病庫、AI隨訪系統(tǒng)、AI病歷內涵質控系統(tǒng)、單病種過程質量管理平臺、VTE智能防治系統(tǒng)、智能分診系統(tǒng)和智能預問診系統(tǒng)等在內的全生態(tài)產(chǎn)品應用矩陣，實現(xiàn)“診前-診中-診后”的全量數(shù)據(jù)全流程閉環(huán)應用，落實了“認知數(shù)據(jù)，賦能醫(yī)療”的企業(yè)目標。

臨床與科研，是海森健康“認知數(shù)據(jù)，賦能醫(yī)療”所選擇的兩大切入點。

我國醫(yī)療資源總體匱乏且分布不均，在臨床上，醫(yī)療AI能有效提升我國醫(yī)療診療整體水平和效率；在科研中，能進一步強化大型醫(yī)院的底層核心競爭力，提升醫(yī)療機構的整體實力。兩者相結合，可以最大程度地從供給端提升我國醫(yī)療體系的整體服務水平和能力。

在臨床應用方面，海森健康在國內開創(chuàng)性提出“雙引擎”驅動CDSS，打造從知識輔助到?jīng)Q策輔助的進化版新一代CDSS，實現(xiàn)從問診到治療的全流程輔助決策支持。

以CDSS在北京大學第三醫(yī)院（下稱北醫(yī)三院）的應用為例。海森健康CDSS于2018年在北醫(yī)三院上線，至今已穩(wěn)定運行兩年。系統(tǒng)以院內電子病歷系統(tǒng)沉淀的近10年、3000余萬份真實診療數(shù)據(jù)為基礎，集成BMJ Best Practice臨床實踐為循證醫(yī)學證據(jù)，形成“本院臨床最佳實踐”+“循證醫(yī)學最佳實踐”的雙引擎決策架構；在此基礎上，利用人工智能技術，搭建涵蓋全診療流程的高精準決策輔助模型，全面實現(xiàn)臨床輔助決策應用功能。

經(jīng)測算，北醫(yī)三院部分科室上線的CDSS已具有較高的決策支持能力，推薦臨床診斷準確率最高可達 91.7%，平均確診時間縮短0.98天，平均住院時長縮短2.02天。

在科研應用方面，針對臨床研究過程中普遍存在的數(shù)據(jù)問題，包括數(shù)據(jù)采集重復率高利用率低、數(shù)據(jù)存儲分散結構不一、數(shù)據(jù)質量和完整性缺乏統(tǒng)一監(jiān)控、數(shù)據(jù)查詢邏輯復雜等問題，海森健康打造了以人工智能技術為核心驅動、以院內外真實診療數(shù)據(jù)為基礎支撐的大數(shù)據(jù)科研分析平臺。

該平臺可自動化整合院內外海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，并利用相應算法模型對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和多維分析，極大優(yōu)化科研流程的同時，可以有效提升科研效率及質量，促進科研成果轉化，支持科研成果模型基于真實世界的驗證優(yōu)化，實現(xiàn)“臨床-科研一體化”發(fā)展，從而助推醫(yī)療機構診療水平、科研能力“雙提升”。

從全生態(tài)醫(yī)療AI產(chǎn)品矩陣，到全流程數(shù)據(jù)閉環(huán)應用，醫(yī)療機構只是應用場景之一。海森健康的目光并未局限于此。借助醫(yī)療AI和大數(shù)據(jù)技術，海森健康已經(jīng)在醫(yī)保管理、藥品研發(fā)、商保預測、公衛(wèi)決策等領域進行積極地嘗試和探索。海森健康表示，通過潛心夯實底層核心技術，定義醫(yī)療AI大數(shù)據(jù)價值高度，海森健康旨在為老百姓帶來可感可用的實實在在的幫助，為社會帶去更多的價值。