文章主题：AI大脑, 数字医疗, 远程医疗, 慢性病管理
为数字医疗装上“AI大脑”
智云健康员工在向医护人员介绍远程医疗系统的使用方法。受访者供图
匡明（左）与团队成员在分析系统数据。受访者供图
在党的二十大报告中，我们明确提出了优化医疗资源配置，实现区域均衡布局，以及坚持以预防为主，强化重大慢性病健康管理的重要性。为了达到这些目标，提升基层防病治病和健康管理能力是必不可少的。对于那些致力于慢性病管理领域的创业者来说，他们期望通过科技创新，实现慢性病全周期管理的优化，从而提升管理效率，这是他们的目标，也是智云健康创始人匡明的追求。
在上海交通大学求学结束后，匡明便加入了一家专注于电脑处理器研发的著名公司，担任工程师一职，并随后赴剑桥大学深造。在历经近10年的努力与积累后，他于2014年决定投身数字医疗领域，并在浙江杭州未来科技城创立了团队。自那时起，他们便从糖尿病健康管理App出发，逐渐发展成为我国数字化慢病管理领域具有代表性的企业之一。如今，匡明希望带领团队在构建数字医疗基础设施方面发挥更大的作用，以推动医疗数据的标准化进程。
慢性病管理路径的数字化升级
在留学的旅程中，匡明有一次在英国某知名医院实习的经历，这次经历让他印象极为深刻。当患者到达医院时，医生早已提前获取了他们在家庭环境的体征数据。双方简单的交流之后，就诊过程便自然而然地展开，而医生也已经为患者安排好了下一阶段的药物治疗方案。这种高效且人性化的医疗模式，让匡明深感震撼。
医生是如何完成诊疗的？这一过程让匡明好奇。
“对慢性病治疗来说，生活习惯的变化是重要变量之一。聊天是为了寻找数据变化的真正原因。”医生回答。
在那段时光里，看似简单的诊断过程，却在匡明的心中悄然种下了创业的种子。他开始思考如何运用科技手段，创建一个数字化平台，以便更好地收集和管理慢性病患者的日常数据，从而帮助医生减轻工作负担。这个想法在匡明的心中生根发芽，逐渐演变成一个充满挑战与机遇的创新之作。
以血糖管理为例，医护人员在统计患者血糖状况时，需逐一检测并手动录入医院系统。对于一个拥有100多名患者的企业来说，每日血糖统计成为一项庞大的工作，且过程中存在较高的错误发生率。为此，匡明团队研发了一体机和操作系统，旨在实现护士所测的血糖数据能够实时上传至各个科室，从而提升医护人员的工作效率。通过采用这一创新解决方案，医护人员得以从繁琐的工作中解脱出来，将更多精力投入到患者护理工作中，进而提高整体医疗服务的质量。
在2014年，匡明率领团队成功研发并推出了糖尿病数据健康服务管理平台。该平台的两翼分别是患者健康数据的记录以及获取健康指导，从而帮助患者逐步改善自身的健康状况。同时，另一翼则通过连接医院，使其能够运用可视化的医疗健康大数据，为患者提供更加高效且精确的病情指导和治疗方案。
“我们最初的方案就是以医院为先，用技术去提升医院对患者的治疗及管理效率。思路特别简单：我们想，如果能帮助整个公立医院效率提高1%，这个量就非常大了。”匡明说。
为药房插上“数智双翼”
2017年11月，通过业务整合和品牌升级，匡明从糖尿病管理切入整个慢病领域。通过“院外+院内”“线上+线下”“软件+硬件”的运营模式，将医院端和患者端的数据连接起来，构建慢性病管理生态圈。
两年后，匡明做出了创业路上另一个非常大胆的决定——让团队研发的数字化平台从医院走向药房，为传统药房插上了“数智双翼”。
“慢性病周期很长，有的病程甚至有三四十年，让患者天天去跑门诊，这并不现实。在这种情况下，医院外部的补充体系就变得更加重要。”匡明说。
在杭州市余杭区，62岁的陆先生实实在在地感受到了互联网医疗所带来的便利。他患有高血压已有6年，之前每次复诊都需要到社区医院排队挂号、复诊、拿药，在严寒酷暑的季节时最难熬。现在，楼下的药房已接入智慧问诊系统，陆先生在药房就可以完成复诊、开方、取药流程，极大节省了就诊时间。同时，在手机上也可以与医生在线沟通，翻阅问诊历史记录，更好记录自身健康情况。
“过去，互联网医院的建设方式重在将医院的线下服务搬到线上，但对于推动整个数字医疗运转来说，与‘药’相关的处方流转，同样需要纳入系统设计之中。传统药房的数字化转型很重要，这里是医药流通的重要载体、基础医疗服务的重要组成部分。”匡明说。
2022年，匡明团队在医院外部体系上提供医疗服务约1.7亿人次，其中绝大多数是通过药房来实现的。截至2023年6月底，智云健康平台医疗服务系统已累计为全国2600多家医院、逾20万家药店提供服务，平台注册医生超过10万，注册用户超过3000万。
让人工智能更好赋能医药产业
近年来，人工智能大模型竞相布局医疗赛道。在业内分析人士看来，当前市场正处于AI大模型与医疗产业机遇的爆发期，国内AI大模型通过覆盖更多预防、诊断、决策下的场景，可以更好实现降本增效的目的。
2022年8月印发的《科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》（简称《通知》）中就曾提到，要针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求，基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施，运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术，建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院，提升基层医疗服务水平。
如何发力探索“AI+医疗健康”，是匡明团队如今聚焦的重点，也是数字化品牌升级的方向。匡明介绍，基于数据库与技术积累，以及丰富的院内外SaaS业务场景实践经验，其团队已打造了自研AI平台智云医疗大脑，去年又对AI能力进行完善升级，推出两个医疗行业模型——ClouD GPT和ClouD DTx，为AI辅助诊疗、AI辅助药械研发等提供创新技术解决方案。
“我们希望人工智能可以更好协助医生，提升诊疗的准确性和效率。医学在不断进步，迭代速度越来越快。在拥有巨大样本库的基础上，人工智能可以主动匹配，在医生遇到新的病例时提供建议，这些建议来自样本库内别的专家或者文献资料。”匡明说。
在医疗行业，新的技术范式与交互能力的突破，的确衍生出了新的应用机会。从挂号、报告解读到个性化健康管理、用药指导等，AI大模型的应用场景正在拓宽。
“我们也希望能依托AI大模型，继续提升数字化能力，高效地为医疗产业各方赋能。”匡明说。（记者 孙亚慧）
《 人民日报海外版 》（ 2024年01月10日 第 10 版）
责编：庄鹏泽、姚凯红返回搜狐，查看更多
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