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巨頭紛紛構建數字醫療生態 誰將是最后贏家
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巨頭紛紛構建數字醫療生態 誰將是最后贏家

2019-11-14 17:34:05 來源:觀察者網 點擊:712

【大比特導讀】數字化對各行各業的運營效率的提升,社會各界已經是有目共睹,在醫療行業也是如此。

數字化對各行各業的運營效率的提升,社會各界已經是有目共睹,在醫療行業也是如此。借用“大數據+人工智能”,部分醫療領域初創型公司已經形成“獨角獸”之勢,憑借其對某一疾病病理把控的專業本領,大肆拓展領地。但傳統的醫療巨頭(如GE、西門子、飛利浦)體量巨大,一直保持著靈活和機敏,更是憑借著“數字化的東風”建立屬于自己的醫療生態系統。

不過總體來說,大數據和人工智能在醫療行業的推進速度相較于其他行業稍顯緩慢。醫療行業具有特殊性,這是因為醫療變革關系著每個人的切身利益,而且人工智能技術在診斷方面的應用關系到每位病人的生命安全,所以各國在一些政策和新技術準入方面都需要仔細研究,改革也相對保守。

從醫院的角度考慮數字化,大致可以分為兩個方面,一是在疾病的診斷方面,借助人工智能幫助醫生進行病人病情的預判,給醫生做好輔助工作,例如:對一張CT影響,原先需要有有經驗的醫生花費很長時間圈定出病灶位置,現在這項工作交給人工智能技術完成。二是在醫院的管理和運營方面,利用數字化技術改變過去的被動式的紙質化運營模式,用直觀、及時的數字化以及基于數據分析的方式,幫助醫院為提高效率,為更多的病人看病。

在醫療行業的頭部公司中,無論是GE,還是西門子與飛利浦,目前都在積極推動各自的“數字醫療”計劃,紛紛摸索從單一產品的交易模式轉向整體解決方案。簡單點說,就是從以前的單一賣醫療器械,轉向現在的既賣硬件設備也賣軟件服務。實際上,隨著中國市場高端設備市場飽和以及中國醫療改革的推進,為了搶占更多的市場,進一步挖掘市場需求,“數字化”成為醫療設備制造商的重要選擇。

從相關的資料來看,頭部公司一方面借助“大數據+人工智能”賦能自研的硬件設備,同時利用自身的數字化能力解決醫院資產設備的運營效率問題,另一方面更是想憑借自己的資源優勢,利用這一波數字化浪潮,吸納業內實力較強的初創型公司,構建自己的醫療生態圈。

人工智能與硬件設備結合的實質是什么

對于醫療行業的“數字化”并非憑空想象的,需要解決實際的問題。去大醫院看過病的人都知道,看病需要長時間排隊,醫生不夠用,如何提高醫生的看病效率是當務之急。

為了提高醫生的看病效率,利用人工智能技術進行病情預判的方案在很早就被提出來了。但是醫生和醫院方面剛開始都是持有懷疑態度。一位醫療領域的AI創業公司負責人對筆者表示,剛開始醫院對AI是持觀望態度,存在疑問。但到后來,隨著AI技術不斷被成功驗證,形成了好的口碑,大家覺得可以安心應該用了。

但是如何實現這種人工智能的病情預判?這就涉及到具體技術實現問題。以GE公司剛推出的APEX CT為例,它就是在CT硬件設備中嵌入了深度神經網絡學習技術。以前的CT產品包含兩大部分,一個是硬件、機架、床等傳統硬件,另一個很重要就是算法,硬件采集完病人患病器官原始數據后,需要通過復雜的算法,對原始數據進行處理,才能將CT影響呈現出來。而一張精準的CT圖像需要有經驗的醫生調整大量的參數才能獲得,但這種經驗是很難標準化和同一化。

現在可以把這些工作交給機器,讓機器進行深度學習。打一個簡單比喻,一個非常有經驗的醫生,需要花幾年的時間查看上萬張病人的不同部位的CT,才能成為專家。如今這個過程讓機器通過深度學習,在很短的時間內就可以實現,將數萬張最好的CT影像結果交給機器學習,讓機器達到我們想要的目標結果。

據GE醫療中國CT產品部總經理黃毅介紹,借助深度神經網絡學習等人工智能技術,CT掃描的X線的劑量大大降低,并且同時提高圖像的清晰度,為臨床醫生提供精確的診斷數據。

筆者在大學中也接觸過深度學習算法,實際上其解決的就是一個概率問題,說得通俗一點,哪個特征的概率大就歸納為哪一類。在CT圖像中,對于微小的病灶,醫生難以判定,而機器可以通過以往的CT影像學習經驗,計算概率給出預判。

從APEX CT已公開的資料來看,在醫療設備的“數字化”方面,醫療器械公司對于傳統硬件設備的改進并不是重點,對設備采集后的原始數據如何處理才是關鍵。原始數據的處理就是借用信號處理的手段降低信噪比,得到有用信息,當然降低信噪比的方法很多,借用深度學習技術是其中的方案之一,目前只要涉及數據降噪的領域,都在嘗試深度學習技術,這幾乎成為一種普遍的趨勢。

作為頭部醫療企業,原本生產與銷售硬件設備是其主要目的,現今將人工智能嵌入硬件設備之中,提升設備的性能,并在醫療市場進行推廣,以此進一步爭奪市場份額,另一方面也是其自身數字化能力的體現。

醫院設備資產數字化市場 頭部公司早已提前入局

醫療設備在醫院總資產中的比重日益改善,但是由于各種歷史原因和技術瓶頸,醫院現有的醫療設備利用率很低,如何改善這些設備的管理水平和利用率,是醫院提高經濟效益必須面對的難題。

一個很現實的情況就是各大醫院的磁共振問題,患者預約都要提前兩個星期,怎么提高效率?醫院的做法就是提高醫務人員的排班次數,原來的兩班可以開到三班或者四班,很多像上海、北京以及省市醫院都要開到凌晨兩點,所以醫務人員的工作強度很大。但是就算醫務人員工作強度增大,但預約磁共振的患者臨時沒過來,就導致設備的空置,運營水平大大降低。

無論是醫療行業巨頭,還是互聯網公司都注意到了這個市場。但是互聯網公司要想在醫療行業巨頭面前爭奪這塊“蛋糕”可能非常困難,互聯網公司不涉及醫療硬件設備生產,設計一套管理系統與硬件設備兼容就會很艱難。而頭部醫療公司做這件事就很容易,一是硬件自己生產,進行相關管理系統設計就不存在兼容性問題,對于自家設備“知根知底”。二是醫療行業巨頭本身就掌握很多資源,與各大醫院聯系密切,推廣自己設計的系統更加容易。

作為APM資產云管家的物聯網版本,APM大影像設備物聯網績效方案是當前GE醫療正大力推廣的一大數字醫療解決方案,旨在快速搶占“醫院資產管理數字化”這塊市場。APM資產云管家的基礎版自推出兩年以來,已在全國各地1700家醫院落地使用,管理著45萬臺醫療設備。可見巨頭雖然體量巨大,但是行動卻保持異常敏捷。

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