全球医疗AI产业高速增长，医疗AI全力探索落地路径创新。10月9日，动脉网对外发布《2022医疗AI行业报告》（以下简称“报告”），围绕影像AI、新药AI、机器人AI及信息化AI四类细分场景，深入剖析和探讨医疗AI的价值本质、应用场景，以及医疗人工智能企业的未来形态。
动脉网《2022医疗AI行业报告》
报告显示，随着AI在医疗的快速应用与升级迭代，国内涌现出一大批优秀的企业，在各自的领域中探索出更多可能。其中，专注于医疗大数据中台、医院信息集成中台、医院大数据及智能化应用服务的高新技术企业——柯林布瑞，以“大数据+人工智能”为核心主线，形成显著的竞争壁垒，成为医院信息化AI的主力军与行业示范标杆。
以政策为导向，聚焦院内信息化AI
针对院内信息化发展现状及商业化影响因素，报告认为，医疗大数据时代，电子病历、互联互通评级、三级公立医院绩效考核等信息化评级政策的推动，使得AI在医疗信息化中得到广泛应用，甚至形成不少独立赛道。
更为重要的是，医疗信息化高级别评级打开智慧医院建设新机遇，院内信息化驶入智能化建设期。
（1）处于流程中的信息化AI
报告提到，处于流程中的信息化AI ，即部分信息化AI没有单独形成产品，而是为原有系统提供技术支持或以组件形式嵌入原有系统，实现医疗信息化系统的产品升级。智慧预约系统、智慧电子病历、单病种质控、不良事件预警等应用中的AI均属于这一范畴。
其中，提高医疗质量安全不良事件报告率是近年国家医疗质量安全改进目标中的重点项。基于NLP的算法，AI能够及时发现各类医疗文本信息之中的错误所在，AI支持下的预警应用不仅可以帮助医院完成医疗器械不良事件预警、药品不良事件预警，还能赋能专科，实现表单填写、数据分析的智能化。
数据来源：易联众、蛋壳研究院
对于这一赛道，报告以柯林布瑞的药品不良反应预警平台为例，阐述了AI支持下的预警应用如何监控全院不良事件，高效及时发现高危问题，帮助医院防患于未然。
柯林布瑞药品不良反应预警平台，其核心是预测模型的构建，基于院内患者体征、疾病、检查检验结果、用药信息以及药品信息等模块中提取不良反应相关的信息，筛选出药物引发的不良反应情况，利用大数据分析技术对高质量的数据集进行特征工程，准确挖掘出导致不良反应发生的重要特征，从而完成是否发生不良反应的机器学习预测模型。
（2） 院内增量场景的信息化AI
CDSS作为医院提高信息系统智慧化程度的“必选项”，在专科场景赋能中的真正价值与建设方向也广受关注。未来CDSS发展的趋势也必然从评级走向专科。
数据来源：蛋壳研究院
在对企业评估的基础上，动脉网提出，柯林布瑞积极探索专病CDSS，深化CDSS在单病种场景的质控、 提效作用。
柯林布瑞罕见病临床决策支持系统可综合患者的疾病表型、对照已有的7000多种罕见病进行评估打分，辅助临床医师进行准确诊断。该系统充分利用了海量的医学知识和AI分析引擎，可以快速综合、归档、识 别和辨别罕见病所需信息，对患者症状进行初步评估，提高了医生的诊断效率与质量，大量减少了患者被漏诊及误诊的机率。
构建ClinBrain医疗大脑，成为行业示范标杆
作为“医疗大数据+AI”的最早探索者，柯林布瑞还成功入选本次报告的信息化AI典型企业案例。报告重点介绍了柯林布瑞数据治理、数据整合、数据智能分析和挖掘等信息化底层核心技术，以及基于其丰富的医疗知识库搭建的大量专科应用（以罕见病临床决策支持系统和药品不良反应预警平台为例）。
报告内容节选
报告提到，为了应对医疗AI需求，一方面，行业普遍采用"中台思维"在传统架构上做加法，即充分考虑通用性、复用性和可扩展性等特性，然后再通过中台来支持新系统、新技术的开发、升级和可持续发展。 另一方面，医疗AI由1.0向2.0进阶，且已有不少成熟的AI2.0式应用。在这背后，日益丰富的高质量医疗数据与逐步多元的算法为AI创新提供了重要支撑。
在千帆竞发的医疗AI领域，柯林布瑞从成立起就拥有强大的技术优势，并搭建起ClinData、ClinApp、ClinAI丰富的产品管线，在医疗数据中台专项能力上更是形成了独具特色的核心竞争优势。柯林布瑞ClinData数据中台集成了强大而丰富的数据处理能力，在无需HIS、EMR等第三方业务厂商配合的情况下对医院数百套业务系统的数据进行采集与整合，从而实现院内海量数据的有效整合和科学治理，实现院内数据的资产化，并通过一系列数据化及智能化应用，助力医院实现临床、管理、科研全面的智能化。目前已在国内120多家大型三甲医院中落地实践。
未来，柯林布瑞将持续深耕医疗大数据领域，紧跟国家政策及行业需求，紧抓医疗信息化AI这条黄金赛道中蕴含的机遇，探索人工智能在医疗场景中的创新落地应用，融合数据大脑与技术大脑，最终将打造服务医疗全场景的“ClinBrain医疗大脑”。
