
由全國衛生產業企業管理協會醫院質量管理與信息化建設分會主辦的“數智賦能醫院高質量發展(北京區域)沙龍”,於2月4日在北京成功舉辦。本次會議匯聚了國內大型醫療機構、技術創新企業的知名專家與代表,圍繞大數據與人工智能技術賦能醫院高質量發展的實現路徑,展開了深度交流與探討。

分會劉曉娟祕書長致歡迎辭。
人工智能技術在臨牀檢驗檢查、病理分析等領域中都已經有了落地實踐,標誌着醫療行業拉開了智能化時代的序幕,而醫療內涵領域這一專業核

北京新紐醫療客戶服務事業部副總經理屈高超做學術演講
當前生成式病歷在落地應用過程中遭遇的諸多現實困境
一是門診場景,病歷生成速度較慢,甚至不及醫生手動輸入快捷,無法滿足門診高效診療需求;二是住院場景,內科住院病歷相較於外科更爲複雜,對邏輯一致性要求更高,目前專科病歷、單病種病歷的生成質量仍有較大提升空間;三是技術場景,受算力資源限制,多數廠商傾向於採用小模型切入,僅能解決低難度場景的落地問題,難以覆蓋複雜臨牀場景。
生成式病歷的落地困境與當前市場發展現狀密不可分
當前,生成式病歷市場方興未艾、前景廣闊,但局部領域也存在亂象叢生的問題:部分依靠語音技術起家的廠商倉促入局,因缺乏對臨牀業務的長期深耕與積澱,其推出的生成式病歷產品缺乏足夠的醫療專業性,生成質量難以達標,即便上線後也難以獲得臨牀醫生的認可和使用,最終造成資源浪費——這也正是上文提及的“生成速度慢、質量不達標”等困境的核心誘因之一。
創新型廠商的破局之道

隨着大模型和病歷質控技術的不斷突破,衆多頭部醫院成功案例的不斷落地,通過對分享案例的探討,大家發現新紐科技深耕醫療數智化領域,之所以能夠構建成熟完善的人工智能與大數據技術體系,是依賴於過去十年中通過與數十家大型集團性三甲醫院的長期深度合作,實現了“技術”與“醫療”的深度融合——這種融合不僅助力合作集團醫院實現了病歷質量與醫療質量的雙提升,也積累了大量的實際場景下的診療數據,其規模和可用度在逐年快速上升。基於這樣的數據基礎訓練所得到的模型,更加貼近實際臨牀需求。這種解決方案區別於單純的AI能力產品,能夠快速覆蓋到全國100多家醫院,爲更多醫療機構的數智化轉型提供有力支撐。

與會的醫療界代表仔細瞭解了新紐科技落地的案例中針對電子病歷生成及使用的方式與過程,電子病歷智能生成系統(含實時門診病歷語音生成系統、住院病歷智能生成系統),憑藉五大核心技術底座,針對性破解了當前生成式病歷的落地困境。這五大底座分別是:持續訓練優化的醫療大模型及大量醫學模型、持續更新十餘年的醫療知識圖譜,以及醫療文書數據結構化與管理平臺、臨牀邏輯全鏈條跨文書病歷質控平臺、智能語音識別(ASR)技術——其中,醫療大模型、結構化平臺及ASR技術保障“生成速度快、所說即所得”,醫療知識圖譜與質控平臺保障“生成質量高、所得即規範”,最終實現“生成即質控”的核心目標,顯著提升門診、住院病歷質量與醫療服務效率。
生成式病歷:向新而行,未來可期
展望未來,隨着各級醫院對生成式病歷與AI基礎設施的持續投入,其賽道前景廣闊、潛力巨大。作爲醫療數智化領域的深耕者,新紐科技將始終堅守人工智能與大數據技術路線,在生成式病歷領域持續深耕細作;會後,公司將進一步推動與各醫療機構的深度合作,持續推出更優質的數智化產品及解決方案,加速落地應用。同時,新紐科技將繼續攜手分會,以技術創新賦能優質高效醫療服務體系構建,全力助力醫院高質量發展,踐行“數智賦能醫療”的核心使命。
(文章來源:公衆號醫聲醫話)