【聚焦四川医疗创新】独家专访电科软信总经理游小明:未来医疗行业含金量将超过房地产

作者:罗美 2016-11-07 08:00

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在中国卫生信息学会、四川省卫计委主办的2016年全国“互联网+医疗健康”创新创业大会上,省卫生计生委、中美健康峰会组织、四川省人民医院、主动医疗管理有限公司正式签署《推进以人为本的主动健康服务模式战略合作协议》,紧接着省卫生计生委、中美健康峰会、中电科软件信息服务有限公司、四川铁投信息技术产业投资有限公司,又签署了《推动主动健康大数据战略合作协议》,两份协议的签署标志着中国首个主动健康产业联盟。


四川已经成为了全国医疗创新创业的高地,从四川省委、省政府,到四川的国有企业,地方企业,资本,还有国际专家,都云集四川,而主动健康联盟正是四川医疗创新创业的重要发动机。


据了解,主动健康联盟立志于四川本土医疗健康模式的创新,通过研究整合国内外先进转型经验,积极倡导制度创新、模式创新、技术创新,坚持开放融合、共建共享,打造富有前瞻性的“主动健康”新型服务体系,助力四川乃至全国健康产业发展。


借此契机,动脉网(微信号:vcbeat)将推出系列相关文章,详细报道主动健康产业联盟以及其成员企业、专家,以此持续关注四川医疗创新创业的进展,请持续关注动脉网。


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主动健康产业联盟签约现场


中电科软件信息服务有限公司,一直以来充分履行央企和军工高科技企业的职能作用,发挥信息可控、信息安全的优势,这次选择医疗卫生创新为突破口,希望为老百姓找到可靠的家庭医生,提供全人群的主动健康服务,开启了国际合作、服务创新和科技创新的主动健康新的征程。


那么中电科软件信息服务有限公司(以下简称电科软信)加入主动健康产业联盟后有哪些大动作?对于四川省医疗创新又有哪些贡献?


动脉网(微信号:vcbeat)对电科软信总经理游小明做了专访,讲述了公司在医疗领域的布局和大数据的应用。


加入主动健康产业联盟前已涉足医疗行业


随着越来越多的企业、资本涉足互联网+医疗,当地政府也正积极的改变当地的就医体验。电科软信CEO游小明告诉记者,对于医疗这部分他们关注很久了,主要通过以下两部分来布局和渗透健康产业。


首先积极引入国际资源、深度开展国际合作。自2012年起电科软信与中美健康峰会、美国犹他大学、哈佛医学院等国际领先机构展开合作,引入在北美有40余年发展历史并成功推广的以患者为中心的家庭医疗服务模式,并形成了持续发展的基层医疗服务转型的研究、转化的机制。


其次立足国际经验,大力开展服务创新和科技创新。从2013年开始电科软信在成都、上海、大连等地分别启动了试点,充分吸收国际先进的理念和服务模式,在分级诊疗、家庭医生签约、健康管理、慢病管理、患者激活、医保控费、中医机器人等领域进行了制度、服务及科技的融合创新,有效提升了医疗机构健康服务的质量和效率,提升了居民健康水平和获得感,以及提升了医生的职业认同感和收入水平,并在全国范围内形成了广泛的影响力和快速的复制力。


共建以GBC为核心的医疗产业互联网生态


虽然电科软信在医疗领域有多年实践经验,尽管在某些方面取得一定的成果,也满足了部分健康需求,但是医疗健康产业覆盖面非常广,从某种意义上讲它的信息化程度相对于金融等其他的行业来讲是远远不够的,产业链也很长,不是任何一家机构或者企业能够满足的,需要群英荟萃、创新合作、协同发展。


因此加入主动健康产业联盟,与诸位一起共同打造覆盖国际成果转化、培训教育、咨询服务、医药、医疗设备、下一代信息技术,尤其是以大数据为核心的医疗人工智能领域的主动健康生态体系。共同构建面向政府、行业和居民的GBC为核心的医疗产业互联网生态,同时激发全社会活力,更好服务国民健康需求。


此次《推动主动健康大数据战略合作协议》的协议,实际上是一个产业联盟,一个大数据的产业联盟,包括四川省卫计委、中美健康峰会、四川铁投和四川联通等加入。共享资源共同推动主动健康产业联盟的发展。比如说,中美健康峰会主要是中美健康医疗资源的整合,四川铁投作为投资公司,还有四川联通提供信息网络设施的保障。


据游小明介绍,本次主动健康联盟成立,通过了多方的努力,共同构建一个GBC的基础平台。这里所说的“G”是指政府,政府提供历史数据,企业将数据挖掘出来,并将实时产生的数据连通,让数据能够流动和互动。只有发掘数据的流动性、互动性,才能有效的提高数据的智能化,才能真正解决问题。这对于政府,乃至整个国家在制定卫生、健康医疗的政策时,都能提供很好的参考价值。包括医改政策、医疗资源的配置、调度、医保的控费等。


然而政府在这当中的作用是牵引和撬动,需要企业协同,也就是所说的“B”。即面向行业,其中医疗行业主体行业是以医院为主体,围绕医院,包括医药、医疗器械,还包括为医院提供很多高科技产品的产业。在技术上,运用新的、强大的计算能力——云技术,支撑各种信息的处理,特别是图像数据的处理,包括数据的整合、清洗、转化,以此重构医疗业务的模式,提高医疗质量,弥补医生资源的不足。


“我们希望通过GBC这种模式能够深度的改变或者促进传统医疗产业的转型。“


放眼全球的医疗界,其实在医疗信息化方面的水平都比较低,各医院之间数据不相通。比如,患者在四川省人民医院照了片子,拿到华西医院给医生诊断,华西医院却不认可片子。所以医疗厄待解决的问题太多了,签约《推动主动健康大数据战略合作协议》,既响应了健康中国的国家战略,又发挥了各企业之间的资源优势。


模拟数据+真实数据用于提高医疗大数据分析水平


如何提升医疗大数据的分析水平?在游小明看来,关键还是提升医疗大数据的算法。从数据研究的角度来看,可以选择假数据去模拟算法,目的是检验此算法的基本能力;从数据应用的角度来看,与数据拥有方合作。比如说华西医院合作,拿到他们的数据后,进行二次开发。一方面通过模拟数据去演算,另一方面,与医院或者卫生机构合作,通过用户产生的数据,分析解决用户的需求。既能帮他们解决问题,反过来又能验证算法的真实性和可靠性。


医疗数据是医生对患者诊疗和治疗过程总产生的数据,包括患者基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据、医疗设备和仪器数据等,以患者为中心,成为医疗信息的主要来源。而不断数据化的信息,在使医院数据库信息容量不断膨胀的同时,也对疾病及病人的管理、控制和医疗研究起到了积极的作用,价值不菲。


这些医疗大数据主要在以下几个方面发挥积极作用:

(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。


(2)服务医生。临床决策支持,如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析;或是制定个性化治疗方案。


(3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面,如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群;提供最佳治疗途径。


(4)服务管理机构。规范性用药评价、管理绩效分析;流行病、急病等预防干预及措施评价;公众健康监测,付款(或定价)、临床路径的优化等。


(5)公众健康服务。包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面。


已投资武侯区、大连、上海等


四川作为一个人口大省,医疗资源也丰富,西部的辐射力也很大,未来将是全国领先转型医疗的省份之一。


2015年,电科软信在研究中国的医疗信息化过程中,发现医疗信息化需要一个好的服务模式,这样医疗信息化的价值才能体现。通过对国内的情况分析,发现国内很欠缺这方面的理论。


游小明介绍电科软信借鉴了北美有40余年发展历史,并成功推广的以患者为中心的家庭医疗服务的模式,想把这个模式引入中国,并希望结合国家的基层医疗制度创新。当时全科医生服务模式转型全国只有10个试点,成都市武侯区就是其中之一。


“在与武侯区政府和卫计局领导经过一年左右的交流讨论,他们的确也觉得美国的医疗经验对中国下一步的医疗发展有很大的借鉴意义,所以我们就选择了在武侯区开始起步。”


同时,在信息技术创新方面,中电科战略盟友包括美国IBM公司和美国电子医疗平台服务商NantHealth。目前公司准备在武侯区投资建设具有国内一流的基层医疗服务转型产业基地,武侯基层医疗服务模式,是一个市区级的模式,未来将它复制到各地级市,甚至覆盖到全国。


其实在大连,他们也做了辽南地区第一个医联体的信息服务平台,在分级诊疗制度里面去突破一种模式,即1+13+X。也就是1家三甲医院+13家区域医院+X家的社区卫生服务中心,打造整个覆盖大概200万人群这样一个医联体的模式,这是做整个分级诊疗的基础。


另外,据游小明介绍,中医机器人研发与上海中医药大学的合作。电科软信通过大数据研发的中医机器人主要是在望闻问切方面实现中医的标准化。


众所周知,每一个中医医生或者中医的学生毕业后,需要多年的积累才能提高好的治疗水平。通过中医机器人以后,就能达到一种标准化的诊断,能够达到主治和副主治医师这样一个水平;另一方面也可以利用中医做健康管理,包括中医在术后或者诊后的康复管理,这是一个很大的突破——中医标准化和量化后,便能为患者所用。因此电科软信在中医的策略是一面成立中医机器人,一面建立中医团队,建立基于数据和知识的认知中医平台。


事实上,互联网医疗某些领域已经开始产生效益了,到2030年,其产值超过16万亿。它的行业前景和产业含金量超过任何行业,甚至于比房地产更好。因为未来它可以连接很多行业,优化产业结构,合理分配社会各行业的资源,缓解社会矛盾,将很多高科技产品真正让老百姓体验,意义重大!

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