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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

放大字体  缩小字体 2019-10-10 12:06:57 作者:责任编辑NO。卢泓钢0469

36氪得悉,医疗科技服务公司 「立达融医」已完结数千万元A轮融资,投资方未发表,此次融资金将要点投入到根底医疗智能技能的立异研制和产品商场扩张等方面。去年初,它曾取得来自元璟本钱的数千万元Pre-A轮融资。

「立达融医」前身为 「曜立科技」,36氪曾对其有过详细报导,它成立于 2015 年,首要是针对医师科研和临床的需求,经过大数据技能为其供给高效智能地剖析和处理数据的软硬一体化东西;其产品已在2017年完结商业落地;本年9月 ,「曜立科技」进行品牌战略晋级,更名为「立达融医」,将在开展较为老练的现有事务根底上,加快在医疗数据存储层与运用层的商场扩张。

与市面上大部分主攻搜集数据、清洗数据等单一过程,要构建“医疗大数据渠道”的公司不同,「立达融医」是从单病种笔直切入,以实在临床场景的数据集成为根底,并完结后续的数据剖析、后端数据处理,然后走向前端运用。

「立达融医」现在针对的病种首要是心内科、妇科。「立达融医」CEO许钧杰表明,一方面,这与其个人的执业阅历有关——此前,他在临床和科研方面首要专心心血管介入医治和信息化方向,了解心内科痛点。另一方面,上述两个科室所面向的患者集体人口基数大、临床医治途径相对规范且数据相对一致,加上就诊和医治的时刻相对会集且作用显着,便利后续练习数据;此外,其手术规划较大,从办理层面看,数据质控的需求也更火急。

先说职业现状,医疗大数据久远的运用价值无须赘言。但问题是,海量的医疗数据大多“用不起来”:一方面,由于现有数据搜集、存储、调集以及办理不规范,导致数据运用率不高;另一方面,跨部门、跨组织之间的数据规范不一致,数据的供给与需求得不到有用匹配,存在“信息孤岛”。

有过多年临床作业经验的许钧杰深谙个中痛点,“由于存在信息孤岛,以及数据规范化、结构化程度低,在国内医疗职业,在写病历、做查看、从事科研、做质控等环节,医护人员要做很多重复性作业,尤其是数据的手艺录入和收拾,占用了很多时刻。”

据丁香园发布的《查询:医师作业负荷惊人 疲惫程度较严峻》陈述指出,医师除了有55%的时刻用于坐诊,还有40%以上的时刻被很多的非临床事项占有,如行政办理、进修学习、论坛会议等。事实上,数据作为理论的中心依据是许多冗杂作业中最涣散、缺失且亟需的部分。

运用智能科技进步医师日常作业效率、削减重复性与琐碎性成为了「立达融医」的中心方针。据许钧杰介绍,详细的技能途径包含3个层面:

其一,在数据集成上,依据临床途径——即医治、手术、随访到术后办理,别离研制不同的智能操作系统,包含造影介入手术陈述系统、临床医治随访记载系统、术后患者办理系统以及医疗数据剖析服务系统等,掩盖患者从入院到出院以及院外恢复期间全周期医疗数据,且一切系统后台互通互联;

其二,在数据存储上,建立规范数据库,即依据世界规范数据库架构模型,遵从世界数据规范和攻略要求,如ICD、SNOMED、UMLS、LOINC、NCDR、ACC/AHA,ESC等,依据临床途径规划专业医疗信息化字典,创立百万条规范化结构数据变量,完结临床途径数据全掩盖;

其三,在数据处理上,选用大数据、人工智能、机器学习等技能,归纳医学常识图谱、医疗常识图谱以及临床途径等规范,研制医疗智能处理技能产品——Willow,它能包括文本信息处理、临床数据剖析、工业生态办理等一系列功用。

许钧杰介绍到,上述服务的中心在于,医疗作业人员在运用数据过程中能根据实际作业进行数据颗粒度分配,让一切数据搜集作业一次操作完结,节约时刻。他泄漏,现在公司所推出的系统在运用过程中可进步90%的作业效率。

不过,从久远来看,上述东西的功用将不仅限于节约人力本钱。许钧杰以为,“数据的集成和处理仅仅地基,后续怎么根据这些医疗大数据辅佐临床或服务决议计划更值得探究。”

他表明,医疗大数据的终究意图是期望经过数据的剖析和运用优化医疗工业服务结构,经过对单病种数据的独立存储、剖析和运用等规划,使得数据的专业性得到保证,并打通单病种供给信息服务的工业上下游。

现阶段,医疗数据正在手术室质控、疾病危险模型、科室医疗精细化办理剖析、临床科研辅佐等多个运用场景发挥重要价值,这也是「立达融医」现在重要的商业化方向;未来,还能辅佐临床决议计划和药品耗材临床试验、帮忙优化医疗保险系统等。

「立达融医」的商场化途径也是从头部着手。许钧杰表明,现在,其产品在单科室手术掩盖量挨近每年国内手术总量的10%;许钧杰泄漏,为保证数据安全性,其产品布置都是软硬一体,行将服务器直接安装到医院,保证数据“不出院”。

谈及职业壁垒,在许钧杰看来,医疗大数据要服务医学与医疗,就得了解医疗的整个生态环境个环节的诉求,比方科研、办理、临床、质控等,这是一套专业的言语系统;再结合人工智能、大数据,又是另一套独立言语,要将二者很好地交融绝非易事,需求有理论、有实操,还能契合实在的临床诉求。

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