編者按：本文來源于“每日商報”，原標題《醫惠科技：用AI“訓練”醫院大數據》，作者 徐歆婷。

這幾年很火的AI輔助診斷，在實際診療過程中，到底擔任什么樣的角色？

醫惠科技有限公司（簡稱“醫惠科技”）總經理何國平描繪了其中一個場景——當醫生應用“消化道早癌篩查AI系統”輔助胃鏡檢查時，AI系統會動態采集圖像數據，在電腦屏幕上給出病灶疑似炎癥和早癌提醒，輔助醫生判別；同時采集相關組織用于后續病理診斷，“圈”部位、截圖片、采組織，系列操作一氣呵成。

“借助AI，我們可以輔助醫生完成數百種常見疾病的診斷建議。”對于AI的力量，何國平深信不疑。

這家成立于2009年的信息軟件企業，是國內最早開展單病種人工智能輔助研究，并進行醫療臨床輔助應用實踐的企業之一。

為將AI作用最大化，醫惠科技做了長期的技術積累和數據儲備，如今希望借助AI，為醫生提供更便捷的輔助診療工具，為病患提供更好的健康服務。

掌握患者全周期醫療數據

從信息軟件到AI，醫惠科技這家企業的轉型有跡可循。

在創立醫惠科技之前，何國平發現，醫療領域的傳統信息化軟件公司大多從職能科室所需開發業務軟件，由于缺乏集成整合的規劃，大量碎片化數據尤其是以病人為中心的連貫閉環數據無法應用。

何國平和其團隊意圖破局。

他們以病人為中心，圍繞二維碼腕帶標識，打造了業內首創的移動智能護理系統，既能輔助護士高效、準確地為病人輸液、分發藥物，也能串聯患者在院內的所有服務記錄、構建患者院內服務的數據閉環。

憑著這條細細的腕帶，醫惠科技鋪設了醫療行業的“康莊大道”。

隨后幾年，醫惠科技快速研發出移動門急診輸液管理系統、移動護理管理信息系統、電子病歷系統、信息集成平臺等100余款信息系統軟件，成為醫療行業全域軟件提供和服務商。

他們這套全周期“護航”服務，從預約掛號開始，到醫院后取號、導航診室、分診叫號、檢查檢驗、藥房取藥、住院、手術……整個就醫流程，醫惠科技研發的信息軟件都在背后提供技術支持和服務。

而當病人痊愈出院后，醫惠科技還能通過遠程視頻系統，以及智慧床墊、智能鞋等相關智能硬件，隨時采集健康數據并提供院后隨訪服務。

也因經歷了這樣一套流程，醫惠科技在發展中逐漸明晰了自己的核心優勢——第一優化醫院內部的處理流程，第二提升臨床醫護人員和患者的滿意度，更重要的第三點是，為醫院積累數據資產。

通過為醫院建設大數據中心，服務1500多家醫院的信息化建設，醫惠科技構建了醫療大數據的生態體系和知識體系，在數據標準化、數據采集、數據治理、數據建模、數據應用領域積累了豐富的經驗。

四年時間打磨出一套AI系統

2015年，醫惠科技迎來了發展的“拐點”。

這一年，通過資本重組，醫惠科技增添了強勁的動能。也是在這一年，擁有強大技術人才庫的醫惠科技開始跨入AI領域，希望借助AI發揮數據價值。

他們選擇的第一位合作伙伴是IBM。在雙方多輪商討后，醫惠科技和合作伙伴率先引入當時國際上少數實現商業化應用的Watson（沃森）腫瘤診斷機器人，并在國內數十家醫療機構落地應用。

“當時，大家都在說人工智能，微軟、谷歌、facebook等國際知名公司也在做相應的開源平臺。借助這些人工智能開源平臺，我們起初以為AI產品化是件簡單的事。”

現在想來，何國平有些感謝自己當初的無畏，畢竟后來真正開始搞研究和產品研發后，他才發現AI落地應用難點重重。

開局便迎來了第一難——建立統一的醫學術語體系。

不同醫生在問診過程中，對同一癥狀常給出不同的表達，比如發燒、低燒、發熱……這幾個詞匯代指的其實是同一病癥，但因表述不同，致使數據無法產生價值。

“只有建立統一的醫學術語體系、對歷史病歷進行統一標化處理，AI才能理解數據的邏輯和內涵。”為解決這個問題，何國平和團隊花了不少工夫，也尋求了國內知名科研院所的幫助。

術語梳理完畢后，梳理知識圖譜、打造數字模型、開發醫療人工智能認知引擎ThinkGo……一項項工程又緊鑼密鼓地依次展開。

“訓練系統是其中最難的一關。”何國平說，一項AI應用要成熟落地，必須基于大量高質量數據的機器學習和持續訓練，AI場景化應用才有可能。

幸運的是，醫惠科技此前多年的技術積累發揮了真正價值。他們將自己的AI系統放在醫院的大數據中心自主訓練，通過算法模型抽取知識。訓練次數越來越多，疾病診斷、疾病治療路徑等模型被不斷優化和驗證。

去年年初，這項花了四年研發、打磨的AI系統終于具備臨床實際應用條件，開始在不同級別的醫院提供落地輔助服務，開始商業化應用，其自主梳理的醫學術語體系還成為國際ISO標準。

讓AI先服務基層醫療

當下，雖然AI系統在醫惠科技的業務體系中占比并不算高，但按照何國平的規劃，隨著技術積累和發展，市場會不斷成熟，商業化爆發期也將到來。

何國平介紹，醫惠科技目前在AI方面的應用，包括智能音箱的人機交互、臨床輔助決策、醫學影像及醫學病理輔助診斷等，相關AI應用還在不斷優化和完善。

如今，醫惠科技的AI產品已在逐漸滲透進他們此前服務的1500多家醫院中，其中既包括國內大型醫院的專科診室，也包括很多縣級以下的基層醫院。

從某種程度上看，這對推動國家倡導的分級診療有重要作用。

何國平分析，對于縣級以下的基層醫院來說，大多遇到的是常見病病癥，AI可以發揮很大的優勢，助力疾病篩查、健康管理、輔助診斷等，有效提高基層醫護人員的工作效率和醫療質量。在大醫院，醫生多遇疑難雜癥，這對AI來說目前還是“極限挑戰”。他認為，未來的拓展方向還需要從更精細化、更專業化的單病種入手，開發面向專科專病的AI系統。

為了讓AI應用場景更加豐富，醫惠科技除開發AI軟件之外，最近正在攻克多項與實際落地場景結合的AI配套設備——比如和醫學團隊聯合打造AI聽診器，比如將AI系統與醫惠科技自主研發的智能鞋、智慧床墊相結合，讓AI系統取代人力對這些數據進行自動化處理并提供有效分析報告，為醫生作出病情判斷節約大量時間。

對于醫惠科技，AI的機遇期才剛剛到來。