异构数据采集:医疗大数据的“高速列车”

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亿欧
尚鞅
2018-08-31 08:01
[ 亿欧导读 ] 一家医院,数十种软件系统,“数据孤岛”问题怎么破?异构数据采集技术的出现,帮助医疗大数据搭上了“快速列车”,同时也碰了厂商的“蛋糕”。技术壁垒高,为何商业上不给力?是哪里出了问题?
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中国拥有非常庞大的医疗数据,它们来自十多亿中国人,跨越数十年的沉淀。正因如此,以数据驱动的人工智能技术,被广泛应用于医疗服务、医药研发、医学研究等各个环节,国内创业热情高涨,IBM、飞利浦、微软、强生等医疗领域的科技巨擘也纷纷在中国建立研发中心。

然而,中国医疗数据存在两大问题:

第一,非结构化的医疗文本数据,无法直接用于机器处理和分析。今天中国的部分地区,病历的电子化程度甚至还没有达到100%。

第二,HIS、LIS、PACS、RIS…国内一家医院的软件系统,少则几个,多则几十个。这些系统出产的厂商,全国有不下3000家,各自为营,导致系统间数据无法互联共享,造成严重的医疗“数据孤岛”现象。

这两大问题中,第一个问题的技术解决难度相对要小。目前出现的解决办法有二:一种是运用自然语言处理技术,可以将非结构化数据转化为结构化数据,国内不少企业在这一领域耕耘,包括森亿智能、零氪科技、思派、依图医疗、大数医达等等。另一种解决办法,是以IBM Watson为代表的认知计算技术路线,能够直接对非结构化的医学文本进行理解和推理。

IBM Watson

第二个问题,即“数据孤岛”问题的解决则难度较大。如果要将各系统临床数据进行整合,传统的办法只有在征得医院的同意下,挨个联络供应商请求提供数据接口,需要极大的人力、资金与时间投入。

而近两年来,这一问题正在逐步被解决,其解决办法的核心就是:异构数据采集。

从这家新三板企业讲起

从公开资料看,博为软件可能是第一个吃螃蟹的企业。这家2016年在新三板挂牌的长沙企业,最先研发出“101异构数据采集技术”,能够在各软件厂家不提供接口的情况下,实时精准地抓取各软件的数据,存储指定数据库中。如此,医生可以从数据库中获取各个系统的数据,达到与数据接口一样效果。此外,该技术还能够实现历史数据的迁移,即自动采集旧系统中的完整数据,按照配置逻辑自动写入新系统,保证系统数据完整性。每个小时可以处理上万条数据,并且可多台机器同时运行,处理速度快,节约人工成本。

除博为软件外,国内具备这一技术能力的企业仅有寥寥数家,其中包括依图医疗、上海翼依、北京数见科技、普元技术等。

技术壁垒的巨人,商业变现的矮子?

异构数据采集的技术研发壁垒较高,但商业上的表现却并不理想。以博为软件为例,2015年至今虽营业收入增长了4倍,但年营收数据还未破千万元大关——2017年全年数据有望完成这一突破。从净利润来看,自博为软件2016年挂牌新三板以来,始终未达到盈亏平衡,2017年上半年净利润为-6.43万,创造历史新低。

去年,博为软件董事长梁威曾经对外披露,截止2017年10月,博为软件已累积了200家医院的临床数据,100多万的病人数据。从产品落地医院的数量来看,可知生意难做,恐怕多数是与医院开展试用合作,抑或是议价能力差,客单价低得让人心累。

博为软件营业收入情况

医院是封闭的环境,医疗是封闭的圈子。具备异构数据采集的企业,多数是软件服务类企业,并非专注于医疗垂直领域,这就意味着产品向医院推广过程中,会遇到新旧供应商和渠道的碰撞和摩擦。那么,深耕医疗大数据的企业,或许会多一分优势?事实上,对于软件服务类企业,其服务的客户类型具有多元化特征,以博为软件为例,其客户涵盖了政府、医院、互联网企业、保险企业等等。相比之下,医疗反而是门槛最高的领域。

其次,就异构数据采集技术本身而言,势必遭到软件厂商的掣肘。过去若想将数据从软件中导出,需要向厂商交付一定的费用才可以提供接口。而这项新技术的出现,无疑是动了厂商们的“蛋糕”,阻力在所难免。

即便如此,异构数据采集技术的价值是受到认可的,它真正解决了“数据孤岛”问题,打通了医院各个系统之前的界限,让医疗大数据平台的建构更加方便,效率更高。


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