海森健康：潛心夯實底層核心技術，定義醫療AI大數據價值高度

2020-08-18 09:48

醫療AI大數據的行業發展，近年來可謂一路高歌猛進。

技術方面，數據爆發、算法升級及算力提升連續點燃著行業發展的動能；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”加強大數據與人工智能等新興技術建設；資本方面，醫療與AI和大數據的結合領域已經成為資本市場上最熱的賽道之一。

2020年以前，市場給予了企業足夠的時間成長；現在，企業是時候“開花結果”了。

自帶“醫療基因”，占據“主場優勢”

作為國內最早一批入局醫療AI大數據的企業之一，占據數據資源“主場優勢”的海森健康一直頗受行業關注。

海森健康是嘉和美康集團成員企業，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）的醫療大數據事業部。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供應商。據2020年IDC中國數據顯示，嘉和美康的電子病歷市場占有率連續第6年全國第一，產品覆蓋國內1300多家醫院。海森健康承襲了嘉和美康獨一無二的數據優勢、技術積累，以及成熟穩定的實踐經驗，可謂自帶“醫療基因”，是名副其實的含著“金湯匙”出生。

創立伊始，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療AI大數據應用為目標，與國內綜合或專科實力頂級、醫療信息化水平處于前列的頭部醫療機構展開深度合作，發揮自身的行業優勢和技術實力，結合頂級醫療機構合作伙伴的優勢強項，依次打磨出覆蓋醫、教、研多個領域的、具有自主知識產權的全生態醫療AI大數據應用。

截至目前，海森健康已經獲得大量頂級醫院客戶的高度認可，合作客戶覆蓋全國數十個省份、100多家三甲醫院，復旦大學醫院排行榜TOP100市場占有率超過20％，其中不乏北京協和醫院、解放軍總醫院、西京醫院、北京大學第三醫院、浙江大學醫學院附屬第一醫院等在綜合或者專科領域擁有絕對優勢的頂級醫療機構。

夯實底層核心技術，創新研發三大核心成果

近年來，大批企業涌入醫療AI大數據賽道，帶火行業的同時，也讓行業陷入了盲目追求概念的尷尬困境，鮮有企業沉靜下來打造底層技術。事實上，過渡依賴于原始病歷數據、受制于非結構化數據，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，是市場上醫療AI大數據廠商面臨的普遍問題。

“底層核心技術決定著應用產品的價值高度，醫療AI產品要想獲得實質性突破，夯實底層技術是打破行業困境是不二路徑。”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境，而且一頭“扎”進了醫療AI大數據領域，在外界鮮有露面。

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

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

區別于行業普遍采用的Keyword底層邏輯，海森健康基于其對醫療行業的深刻理解，開創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據模型，和基于知識圖譜的術語歸一化技術，搭建實時臨床大數據搜索引擎。該引擎不僅能夠實現高效存儲超細粒度的底層診療數據，而且支持數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，為創新醫療應用提供了更強大的支持力度。

海森健康醫療大數據治理平臺可謂是數據治理“神器”。基于全電子病歷的業務數據，平臺能夠實現快速接入任意醫療數據，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，獲得治理后的規范數據。具有涉及人工少、處理效率高、數據質量高、準確性高等明顯優勢。

以臨床、科研場景為核心，打造全生態醫療AI產品閉環

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、醫療信息化水平處于前列的頭部醫療機構展開深度合作，發揮自身的行業優勢和技術實力，結合頂級醫療機構合作伙伴的優勢強項，精細打磨并低調布局了以智能醫學數據中臺為核心，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醫療AI閉環，形成包括臨床輔助決策支持系統（CDSS）、大數據科研分析平臺、智能專病庫、AI隨訪系統、AI病歷內涵質控系統、單病種過程質量管理平臺、VTE智能防治系統、智能分診系統和智能預問診系統等在內的全生態產品應用矩陣，實現“診前－診中－診后”的全量數據全流程閉環應用，落實了“認知數據，賦能醫療”的企業目標。

臨床與科研，是海森健康“認知數據，賦能醫療”所選擇的兩大切入點。

我國醫療資源總體匱乏且分布不均，在臨床上，醫療AI能有效提升我國醫療診療整體水平和效率；在科研中，能進一步強化大型醫院的底層核心競爭力，提升醫療機構的整體實力。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性提出“雙引擎”驅動CDSS，打造從知識輔助到決策輔助的進化版新一代CDSS，實現從問診到治療的全流程輔助決策支持。

以CDSS在北京大學第三醫院（下稱北醫三院）的應用為例。海森健康CDSS于2018年在北醫三院上線，至今已穩定運行兩年。系統以院內電子病歷系統沉淀的近10年、3000余萬份真實診療數據為基礎，集成BMJ Best Practice臨床實踐為循證醫學證據，形成“本院臨床最佳實踐”＋“循證醫學最佳實踐”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，全面實現臨床輔助決策應用功能。經測算，北醫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據問題，包括數據采集重復率高利用率低、數據存儲分散結構不一、數據質量和完整性缺乏統一監控、數據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據為基礎支撐的大數據科研分析平臺。該平臺可自動化整合院內外海量醫療數據，并利用相應算法模型對數據進行深度挖掘和多維分析，極大優化科研流程的同時，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化，實現“臨床－科研一體化”發展，從而助推醫療機構診療水平、科研能力“雙提升”。

從全生態醫療AI產品矩陣，到全流程數據閉環應用，醫療機構只是應用場景之一。海森健康的目光并未局限于此。借助醫療AI和大數據技術，海森健康已經在醫保管理、藥品研發、商保預測、公衛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，定義醫療AI大數據價值高度，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。

作者：李成平