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以數智,賦醫道:讀懂醫療行業的智能化更新

2024-04-26 简体 HK SG TW

今天小編分享的科學經驗:以數智,賦醫道:讀懂醫療行業的智能化更新,歡迎閱讀。

不久之前,我讀了馬伯庸的小說《大醫》。故事中三位年輕人,在 1910 年來到中國紅十字總醫院,見證了那個時代 " 筚路藍縷,以啟山林 " 的中國醫療事業啟航,參與了一次次的醫道之變。

一百年過去,醫療事業蓬勃發展,也在迎來更加波瀾壯闊的變局。醫療大數據、醫療 AI 大模型、5G+ 遠程診療,種種數字化、智能化技術加速着醫療行業的變化,也催生了一個個時代機遇與時代責任。

在目前階段,醫療行業智能化究竟迎來了哪些機遇?

華為這樣的 ICT 廠商,又能為醫療行業智能化帶來什麼?貢獻什麼?

4 月 17 日— 19 日,第 21 屆華為分析師大會在深圳舉辦。期間,以 " 數據要素助力醫療智能化更新 " 為主題,開展了醫療行業圓桌活動。來自各個領網域的業界專家,圍繞醫療影像、健康大數據、醫療大模型等前沿内容,進行了廣泛而深刻的探讨。

圓桌論道之後,腦極體與 IDC 中國高級研究經理肖宏亮進行了對話,請他分享了對醫療數智化變革的見解,共同探讨了圓桌活動帶來的啟示。

我們以這次對話為起點,共同進入醫療行業的智能化更新,見證未來醫療的數智之變。

雙輪驅動

醫療數智化的變革趨勢

在目前階段,我們可以從多個角度發現醫療行業正在經歷意義深遠的變革。統籌統建、公立醫院改革與高質量發展相關政策趨勢下,醫學技術高速發展,醫療數據爆發式增長,醫療機構管理與服務進行着高速更新。

肖宏亮認為,目前醫療數智化更新,是由兩個因素驅動的。一是政策因素,另一個是技術因素。

首先來看政策因素,自 2009 年新醫療改革開始之後,解決看病難看病貴的問題是首要任務,從 2009 年至 2020 年這一階段主要圍繞這一任務進行產業推進。而從 2020 年開始,醫療行業進入了新的階段,政策主要導向是要解決醫療可持續發展的問題,解決醫療公平性的問題。在 2023 年年底,中國開始全面推進醫共體建設,進一步改革醫療服務體系,推進醫療服務的互聯互通。這些政策趨勢,要求醫療資源下沉,實現醫療普惠與公平。

客觀上來看,數智化技術是推進醫療公平、加強醫療資源利用效率的有效手段。比如說,圓桌中就有專家談到 AI 技術在基層醫療中的應用,可以有效解決基層醫生相對缺乏的問題,有效提高醫療資源公平性。因此這一階段中,數智化技術的價值将在醫療行業發展中被放大。

從技術層面上看,源源不斷的新技術湧現,為醫療行業拓展了極大的價值可能性。AI 技術的應用,可以輔助醫療診斷,提升診療效率與準确性;雲計算可以實現醫療數字化系統的集約化建設,從而讓數字醫療呈現平台化發展的特征,降低建設與運維成本;通過雲平台,使能醫療數據的互聯互通,解決異地就醫難等挑戰。

在政策與技術 " 雙輪驅動 " 下,醫療數字化、智能化的程度在加強,發展速度在加快。而這也要求供應商拿出更加前沿、先進,并且具有可行性的醫療數智化解決方案。

診療、院區、健康城市

華為智慧醫療解決方案

的全面賦能之道

在政策與技術的驅動下,醫療領網域的每一個層級,每一個領網域都孕育着智能化的可能性與必要性。想要推動醫療智能化的全面發展,必須将相關能力做專、做深,真正找到适合醫療行業典型場景與廣泛需求的解決方案。

整體而言,今天的醫療智能化需求,涵蓋了從模式創新到技術創新的方方面面。有能力創新,有能力解決行業問題的廠商,未來将在醫療數智化浪潮中獲得更大的機會。

為此,華為希望聚焦根技術,助力醫療行業打造數智健康底座,加速醫療行業的智能化發展。具體而言,華為打造了智慧醫療解決方案,從醫技數字化、智慧院區、智慧健康城市等方面入手,解決醫療數智化最迫切,最棘手的需求。

首先來看診療層面。診療是醫療的第一線,是醫生每日工作的前沿陣地。在這一方面,華為帶來了 " 智慧醫院 " 解決方案,滿足醫學影像、病理業務場景的數智化需求。

該解決方案依托雲計算、人工智能等技術打造統一架構,具備全院數據融合、多協定免拷貝、無損壓縮、SmartCache2.0AI 預讀、視網聯動五大優勢特性,可以實現影像、病理秒級調閱 1000 餘切片,為院方節省 30% 存儲空間和 70% 機房空間,幫助醫生打造精準高效、同質化的閱片診斷服務,從而緩解一線醫生壓力,提升醫療場景的核心智能化水平。

在院區管理方面,華為打造了智慧病房、一院多區、智慧院區三大解決方案。其中,華為智慧病房解決方案,依托 Wi-Fi、物聯網、一網多頻融合等技術,支持 400+ 終端設備的物聯和數據采集,打造高質量的病房數智化能力。華為智慧院區解決方案,可以借助數字平台打通院區運營子系統,實現院區全場景智能服務、全流程精細化運營。此外,華為一院多區解決方案,通過構建 " 多院區雲網邊資源一體化底座 ",實現多院區的統一管理和同品質診療服務,從而幫助醫院全面提升醫院的數智化能力,讓智能體驗流入院區的每一個角落。

在更加宏觀的智慧健康城市方面,華為打造了 "1+1+3+N" 全景架構的智慧健康城市解決方案,即一個底座,一張網,醫防協同、健康服務、產業賦能三大平台,N 個應用,其中包含區網域醫療健康 AI、區網域醫療大數據、區網域公衛應急指揮三大場景化解決方案,支撐各地區醫療健康產業建設,助力醫療健康治理體系和治理能力現代化。

從醫生診療,到院區管理,再到智慧健康城市建設,華為智慧醫療解決方案帶來的,是對醫療行業數智化的全面賦能之道。只有深入醫療行業之所想,提供醫療行業之所需,才能讓數智之道與醫道合流,讓醫療數智化變革真正更好、更快發生。

數智賦醫道

數智見未來

數字化、智能化解決方案,能否契合醫療行業的時代發展,結出充分的應用碩果,還需要在實踐中尋找答案。我們可以看到,華為智慧醫療解決方案已經在全球範圍内有了充分的應用實踐與落地案例,比如說:

在深圳市龍崗區衛生健康局打造的區網域醫學影像平台當中,就應用了上文讨論的華為醫技數字化解決方案。通過該區網域醫學影像平台,龍崗區 12 家醫院可以實現醫學影像數據的互聯、互通、共享,讓影像報告一鍵調閱、跨院檢查互認。根據相關數據顯示,在使用區網域醫學影像平台之後,醫生診斷便捷性極大提升,而醫院也節省了大量報告及膠片耗材成本。在龍崗區屬 12 家醫院總年檢查量 157 萬人次的情況下,相較于使用傳統物理膠片節省了約 661 萬元的成本投入,極大程度推進了醫療資源的節約與普惠。

而在上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院,作為綜合實力排名連續多年上海第一,華東第一的醫院,這裡承載着來自全國各地的海量病理診斷。為了提升數字切片的分析效率,瑞金醫院病理科聯合華為數據存儲,基于華為 OceanStor Pacific 分布式存儲,在數字化病理高性能調閱和數據縮減技術中實現了極大的飛躍,實現了 1 秒同時調閱 1000 個切片的能力提升,效率超越傳統存儲 80 倍以上。

針對整體數據量巨大、存儲困難的問題,華為獨有的數字化病理二次壓縮算法,實現了病理數據智能識别,讓數據壓縮比達到 30% 以上,同時配合 OceanStor Pacific 分布式存儲的高密硬體設計,實現了更少空間、更久存儲、更多數據,幫助醫院節約了 70% 的機房空間。

在四川大學華西醫院,為了推進罕見病患者全基因組測序計劃,其攜手華為、賽樂基因科技三方聯合發布了多組學數據加速分析平台。通過華為 OceanStor Pacific 分布式存儲,實現了 200 倍存儲性能提升,全基因組分析流程時間從傳統的 24 小時縮短到了 7 分鍾。這是全球首次将人類全基因組分析推進至分鍾級,在多組學數據分析領網域具有跨時代的意義。

整體來看,在積極的產業探索與行業合作過程中,華為的產品與解決方案已服務于全球 110+ 國家,5000+ 醫療衛生機構。

在中國,華為已經服務超過 1800 家三級醫院,将數字技術帶入醫療、科研、教學、運營管理等諸多場景中。同時,華為積極與衛健系統合作,參與國家衛健委及各省市級全民健康信息平台建設及 600+ 家遠程醫療平台建設。在醫保領網域,華為服務了國家醫保局、國家智慧醫保實驗室及 31 個省級醫保信息平台。

在歐洲,華為全閃存助力醫院核心業務系統高效穩定運行,保障醫療數據的全生命周期安全,助力養老服務提供商通過華為高品質萬兆院區網為其客戶提供綠色、持續、穩定的高質量網絡服務。

在比利時第二大醫院,比利時魯汶大學(UCL)的附屬醫院 Saint-Luc(UCL)醫院,通過采用華為關鍵業務存儲部署其核心業務,借助全 磁碟 配置構建高性能低時延數據服務平台,實現了配置磁盤數量、功耗和機櫃占地空間降低超過 50%。同時構建雙活數據中心解決方案,提升業務可用性至 99.9999%,保障關鍵業務永不宕機。此外,華為融合存儲還将幫助 Saint-Luc(UCL)醫院構建了備份系統。

在德國北萊茵—威斯特法倫州的最大醫療機構埃森大學醫院,在使用華為 OceanStor Dorado 全閃存存儲後,其實現了存儲資源的有效整合,從而方便醫生将醫療數據進行交叉參照和分析,更快速準确地進行醫療決策。此外,通過使用華為提供的全閃存存儲的 NoF 網絡、雙活鏡像和智能網絡芯片組等先進技術,醫院 IT 系統獲得了超 30 萬的 IOPS 和低至 0.3 ms 的時延,使其可以快速處理了大量的醫療數據。最終讓埃森大學的醫療系統能夠更加準确地存儲和處理醫療數據,提供高效、安全、可靠的醫療服務。

在作為法國第四大醫院的法國圖盧茲大學醫院,華為提供的基于 OceanStor Dorado 全閃存 SAN&NAS 一體化雙活解決方案,為醫院 HIS、PACS、EMR 等核心業務提供超高的性能和可靠性。設備運行 6 個月後,平均讀時延低至 0.8 ms,平均寫時延達到 0.144 ms,數據縮減比達到 4.468:1,極具成本效益。

在這個波瀾壯闊的時代,我們或許就是《大醫》中的主角,正在見證數字化、智能化技術如何深入醫療行業,帶來影響深刻的醫療智能化變革。

一份病歷全國通行,AI 醫生輔助診斷,遠程會診甚至遠程手術,這些曾經出現在科幻電影裡的醫療場景,正在一步步來到現實。

以數智,賦醫道,是今天醫療行業更新中至關重要的主旋律之一。

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