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醫療健康案例:基于數據與能力雙輪驅動,構建醫療AI服務新模式
2025年02月25日 15:00:00來源:國家數據局點擊量:34359
導讀醫療行業關乎國家整體的發展和繁榮,業界普遍認為醫療AI是解決醫療行業當前群眾看病難、醫生壓力大、醫院運營成本高、醫療資源管控難等問題的有效手段。
  【智慧城市網 企業關注】當前,醫療AI發展產品部署和應用門檻普遍較高,“醫研校企”各方主體參與數據生產、課題研究、模型開發和應用推廣缺少一站式平臺,導致應用和推廣難度大。同時,海量數據匯聚難、醫療健康數據敏感性等因素,也嚴重阻礙著醫療AI的智能化研發與應用。溫州市衛生健康信息中心通過打造MaaS(模型即服務)模式的區域醫學AI集成平臺,實現“即接即用”,并建立區域集成平臺歸集全市醫療機構數據,打造高質量數據集,支撐成熟AI產品市場應用及孵化期AI模型訓練,解決AI研發與應用中海量數據匯聚使用難、產品應用推廣難的問題。
 
  一是依托數據統一通道,推動數據高效完整匯聚。通過數據采集工具——數據高鐵,將全市醫院業務數據上傳至溫州市智慧健康云,實現與醫院端的準實時、全量數據歸集,確保數據完整性和實時性。目前,已接入252家公立醫療機構,包括9家省市屬醫院、33家區縣醫院和210家衛生院,涉及全市公立醫療機構檢查檢驗、門診診療、手術記錄、出入院小結等數據,總體數據量達20TB,涵蓋健康檔案數據676萬條(個人檔案)、診療數據66億條、公衛數據2.96億條。
 
  二是標準化處理與標注,構建高質量數據集。一方面構建MaaS模式數據資源體系,上傳的數據在統一的封閉化空間進行清洗、脫敏、標準化等處理,并結合專業化醫生的標注形成可訓練數據集。另一方面將處理后的數據集進行分類、標簽化,提供可靠的數據存儲服務,形成安全的可訓練數據集,確保數據資源高效復用。同時,利用知識圖譜、機器學習等數據分析技術,結合大模型訓練,以及實際醫療應用形成基于分場景、分對象的細化服務。
 
  三是多維度措施保障數據安全。一方面,利用獨立數據通道、加密傳輸、嚴格訪問策略及API數據安全網關,確保敏感數據“授權可訪問”、實時監控和審計。另一方面,基于溫州市健康大腦安全體系,針對云、網、端、數、應用、行為等多個關鍵環節,為數據采集、治理、加工、存儲、傳輸等環節提供嚴密的安全保障。
 
  四是以數據驅動智慧醫療健康服務場景建設。目前已形成智慧影像輔助診斷、智慧檢驗場景的智能化診斷、智慧病歷場景的自動化病歷書寫,腎病診療場景的個性化治療方案以及個人健康管理服務等多個高價值應用場景,有效助力醫療機構提升診斷能力和工作效能。例如,健康云檢集成平臺一期形成了涉及人體六大部位冠脈CTA、肺結節、肋骨骨折等12項醫學AI輔助診斷能力,累計分析病例檢查量超1000萬例,單個腦卒中AI病例的腦部CT影像分析時間在使用AI后,可從原來的1小時縮短至5~15分鐘;智慧檢驗場景已對接全市11家三甲醫院,每年可覆蓋1652萬人次,5年期總市場空間可達6580萬元;生成式智慧病歷幫助醫生快速完成病歷書寫任務,平均書寫時間從原來的10分鐘下降至30秒,效率提高190%,單份病歷成本由30-60元降至5元,成本下浮最高可達90%以上。
 
  五是構建多元化多渠道的可持續發展模式。基于MaaS模式的云數據中心平臺,可為AI公司、科研團隊、商業公司等提供安全、高效、一體化的醫學數據訓練解決方案,包括標注服務、醫學數據服務、算力服務等。同時,基于提供算法訓練平臺、技術支持、培訓等服務,或通過與合作伙伴開展技術研發,分享項目經濟收益,確保項目的經濟效益和盈利能力。
關鍵詞 數據網絡AI
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