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用智能数据服务帮医生“减负”立达融医获数千万元A轮融资

2019-11-06 13:54:13        浏览量: 1191次

氪星获悉,医疗科技服务公司“利达易蓉”已经完成了一轮数千万元的融资。投资者尚未透露,此次融资将集中于基础医疗智能技术的创新研发和产品市场拓展。去年早些时候,它从袁晶资本获得了数千万元的首轮融资。

“利达易蓉”原名“瑶里科技”。氪星对此进行了详细报道。它成立于2015年。它主要针对医生的科学研究和临床需求,通过大数据技术为他们提供了高效智能分析和处理数据的软、硬集成工具。其产品已于2017年上市。今年9月,“瑶里科技”升级了品牌战略,更名为“李荣达一”。它将在现有业务更加成熟的基础上,加快医疗数据存储层和应用层的市场扩张。

不同于市场上大多数公司主要关注数据采集、数据清理等单个步骤,想要构建一个“医疗大数据平台”,利达金融医学(Lida Financial Medicine)从单一疾病开始,以真实临床场景数据集为基础,完成后续数据分析和后端数据处理,从而走向前端应用。

“丽达·易蓉”目前针对的疾病主要是心脏病学和妇科。丽达·易蓉首席执行官徐俊杰表示,一方面,这与他的个人实践经验有关——在此之前,他主要专注于心血管介入治疗以及临床和科研的信息化,了解心脏病学的痛点。另一方面,上述两个部门针对的患者群体人口基数大,临床诊疗路径相对规范,数据相对统一,诊疗时间相对集中,效果明显,便于后续培训数据;此外,运营规模相对较大,从管理层面来看,对数据质量控制的需求更加迫切。

首先,让我们谈谈这个行业的现状。医疗大数据的长期应用价值是毋庸置疑的。然而,问题是大量的医学数据大多是“无用的”:一方面,由于现有的数据收集、存储、收集和管理不规范,数据利用率不高;另一方面,不同部门和机构之间的数据标准不统一,数据的供需无法有效匹配,存在“信息孤岛”。

拥有多年临床工作经验的徐俊杰非常了解痛点。“由于孤立信息孤岛的存在以及数据标准化和结构化水平低,在国内医疗行业,医务人员不得不做大量重复性工作,尤其是手工数据录入和整理,这在书写病历、做检查、从事科研、质量控制等过程中占用了大量时间。”

根据丁香花园发布的一份报告,“调查:医生的工作量令人担忧,疲劳更加严重”,医生55%的时间花在坐着上,40%以上的时间花在大量非临床事务上,如行政管理、进一步研究、论坛会议等。事实上,作为理论的核心基础,数据是许多复杂工作中最分散、最缺失、最迫切需要的部分。

运用智能技术提高医生的日常工作效率,减少重复性和繁琐性,已成为利达金融医学的核心目标。徐俊杰认为,具体的技术途径包括三个层面:

首先,在数据集成方面,根据临床路径分别开发不同的智能操作系统,即诊疗、手术、随访和术后管理,包括血管造影介入手术报告系统、临床诊疗随访记录系统、术后患者管理系统、医疗数据分析服务系统等,涵盖患者从入院到出院、院外康复的整个医疗数据周期,所有系统在后台相互连接;

其次,在数据存储上,建立标准数据库,即按照国际标准数据库体系结构模型,遵循国际数据标准和准则的要求,如icd、snomed、umls、loinc、ncdr、acc/aha、esc等。根据临床路径设计专业医学信息词典,创建一百万个标准化结构数据变量,实现临床路径数据的全覆盖;

第三,在数据处理方面,我们采用大数据、人工智能、机器学习等技术,整合医学知识图谱、医学知识图谱和临床路径标准,开发出一款医学智能处理技术产品——柳树(Willow),它可以涵盖文本信息处理、临床数据分析、工业生态管理等一系列功能。

徐俊杰介绍说,上述服务的核心是医务人员在使用数据的过程中可以根据实际工作分配数据粒度,这样所有的数据收集工作都可以在一次操作中完成,节省了时间。他透露,该公司目前推出的系统在使用过程中可以将工作效率提高90%。

然而,从长远来看,上述工具的功能将不限于节省劳动力成本。徐俊杰认为,“数据的集成和处理只是基础,如何基于这些医学大数据来辅助临床或服务决策更值得探索。”

他表示,大医疗数据的最终目标是通过数据分析和应用优化医疗行业的服务结构,通过对单一疾病数据的独立存储、分析和应用确保数据的专业性,并开放为单一疾病提供信息服务的上下游行业。

在此阶段,医疗数据在许多应用场景中发挥着重要作用,例如手术室的质量控制、疾病风险模型、部门医疗服务的详细管理分析以及临床研究协助。这也是丽达金融医药目前重要的商业化方向。今后,它还将协助临床决策、药物和消耗品的临床试验、医疗保险制度的优化等。

“利达易蓉”的市场化道路也是从头开始的。徐俊杰表示,目前,其产品在单部门手术中的覆盖率接近每年国内手术总数的10%。徐俊杰透露,为了确保数据安全,其产品部署是硬件和软件的结合,即服务器直接安装到医院,以确保数据“不会出院”。

谈到贸易壁垒,在徐俊杰看来,为了服务医学和医疗,医学大数据必须了解整个医疗生态环境的需求,如科研、管理、临床、质量控制等。这是一个专业的语言系统。结合人工智能和大数据,它是另一套独立的语言。把这两者结合起来并不容易。它需要理论、实际操作,能够满足实际的临床需求。

(资料来源:36氪星)

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