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卫宁健康孙嘉明:以“数据智能”助力医院锚定更高质量的未来 | 2023年南湖HIT论坛

来源:HIT专家网      作者:龚晨

“为了实现‘数据驱动医院高质量发展’的目标,需要延展医疗健康数据感知、思考和交互的边界。为此,医院信息系统需要一个全新的数据架构。”

2023年11月11日,在2023年南湖HIT论坛上,卫宁健康科技集团股份有限公司高级副总裁孙嘉明分享了卫宁健康关于医院信息系统全新USEFUL数据架构的思考与实践。

卫宁健康科技集团股份有限公司高级副总裁孙嘉明

打造USEFUL数据架构

作为组成数字空间的基本材质,数据可以阐述事物相关性与因果性,不仅可以描述已知,还可以预测未知,已经成为重要的生产要素,成为影响未来全球经济发展的关键。孙嘉明认为,医疗健康领域的数据具有如下特质与发展趋势:

(1)复杂多样。公立医院的高质量发展需要基于完整、客观、优质的全域数据来评估与促进,而医疗健康数据的复杂多样性是其主要挑战之一。医疗健康领域数据涉及的范畴十分宽泛,不但涵盖多模态的个人健康及临床诊疗数据,也包括全方位的医院运营管理所需数据。因此,医院信息系统需要具备感知能力,能够捕获全域数据,从而形成数字医疗新空间。

(2)智能加持。“AI First”已是当下数字化企业的共识,AI正在催化医学创新变革,并重新挖掘、定义医疗健康事件之间的相关性、因果性。因此,如何突破以往基于规则和知识库的专家系统,发展基于深度神经网络、更接近于人脑的思维模式,是医院信息系统未来发展需要探索、思考的关键问题,而数据是实现智能的基础之一。

(3)敏捷响应。当前的数据分析形态是基于预设规则的检索、查询,未来的智能决策形态将更强调“智能创造”与“交互变革”。在生成式AI驱动下,医院信息系统未来将实现从“预设规则的报表”到“智能生成开放内容”的转变,以及从“单向检索查询”到“人与应用双向互动”的交互变革。卫宁健康认为,数字化实际是一场交互革命,需要在融合物理和数字世界的新型交互空间创造新价值。在交互过程中,没有数据将寸步难行。

为响应上述趋势挑战,医疗健康数据需要延展感知、思考和交互的边界,因此需要建立一体(Unified)、智能(Smart)、高效(Efficient)的全新USEFUL数据架构。孙嘉明认为,“一体”是指需要对数据进行全生命周期管理等一体化的顶层规划;“智能”是指需要预设知识、规则、模型等使其具备预测、预警等能力;“高效”则是指通过低代码、可视化等方式,能快速生成数据应用。

为了让USEFUL数据架构更好地适应医疗健康领域的发展需求,卫宁健康在以下方面进行了大量工作:

在技术方面,需要为USEFUL数据架构打造更全更快的数据集成引擎,使其成为“精益高效的数据工厂”,确保全域全量的数据来源、实时动态的数据时效,并能快速响应各类数据需求。

在数据治理方面,需要将数据标准、模型、医学知识等内置到数据中台,并融入业务全过程,促进数据应用更加精准、快捷;秉承“源头控制,链路闭环”的治理原则,积极应对大模型下新的数据治理挑战,全面把控面向大模型的数据语料质量。

在数据服务方面,需要面向医疗全域数据资产,提供统一的、多维度、可视化的资产地图展示,坚持“数据即服务”,所有数据都以服务的形式提供,兼顾灵活与效率,加快数据应用,反哺优化迭代。

WiNEX Copilot推动智能变革

“医疗行业的数据已经有了丰富的沉淀;为了让数据发挥更大的价值,需要从算法、场景、算力三个层面入手。”孙嘉明谈到,在算法方面,生成式AI技术会对算法实现跃迁突破;场景方面,结合丰富且有挑战的医疗场景,数据价值的提升将大有可为;算力方面,需要让算力成为数字空间基础设施的重要支撑,真正为医院所用。

在场景方面,卫宁健康在数据赋能患者服务、医疗管理、专科发展等领域,都进行了大量的场景探索。比如,在专科深化发展方面,卫宁健康致力于支撑基于专科专病的医疗质量评价与促进,实现“通识+个性指标分析展示”以及“基于基准值的院间比较”等,并提出业务促进建议,服务外延辐射至医疗机构、专科联盟,全面提升区域专科能力水平;卫宁健康希望在系统支持下推动肿瘤综合诊治(COC)模式创新,以数据为抓手,强化肿瘤临床诊疗规范化路径及质量,深化肿瘤数据科研分析,提升肿瘤科研综合能力。

在算法方面,卫宁健康积极拥抱生成式AI带来的技术变革。2023年10月18日,在Winning World 2023上,卫宁健康正式发布医疗领域大模型WiNGPT,以及医护智能助手WiNEX Copilot。

WiNGPT是基于通用模型的医疗垂直领域大模型,最大特点是“小而专”,是“大模型上的小模型”。WiNGPT将专业的医学知识、医疗信息与数据融会贯通,为医疗行业提供智能化医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务。

与通用大模型不同,WiNGPT在训练时使用来自医疗业务系统中沉淀的高质量真实数据,通过“数据工程”和“预训练及指令微调”,并针对医疗场景需求进行专门优化与定制。因此,医疗机构只需根据具体场景对WiNGPT进行指令微调,即可自行训练出更多具有针对性的本地小模型。

作为大模型与医疗业务系统之间的衔接器,WiNEX Copilot已与多款WiNEX产品完成对接:

WiNEX Copilot可以成为“患者服务助手”,结合患者诊疗服务数据,为患者提供专业医疗知识服务,提升就医体验;

WiNEX Copilot可以成为“临床辅助决策助手(CDSS+)”,基于大模型增强CDSS全业务场景的集成能力;

WiNEX Copilot可以成为“病历文书助手”,一键生成符合医疗规范和匹配患者个人病情的病历文书段落,减少医生病历记录书写工作量,使其更专注于诊断和治疗;

WiNEX Copilot同时也是“质量控制助手”,在病历内涵质控、不良事件、非计划再次手术等质控场景应用中发挥作用;

WiNEX Copilot还可以成为“影像报告助手”,基于影像报告数据训练后的专业模型,结合患者病情信息快速生成影像医学报告,提高影像报告的生成速度和准确性。

“作为新型生产要素,数据将为医疗健康行业的未来发展注入更多确定性;卫宁健康也在持续为此做出努力,以数据智能助力医院锚定更高质量的未来。” 孙嘉明总结道。

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【责任编辑:陈曦】

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