動脈網發布《2022醫療AI行業報告》，柯林布瑞數智賦能，領跑醫院信息化AI

全球醫療AI產業高速增長，醫療AI全力探索落地路徑創新。10月9日，動脈網對外發布《2022醫療AI行業報告》（以下簡稱“報告”），圍繞影像AI、新藥AI、機器人AI及信息化AI四類細分場景，深入剖析和探討醫療AI的價值本質、應用場景，以及醫療人工智能企業的未來形態。

動脈網《2022醫療AI行業報告》

報告顯示，隨著AI在醫療的快速應用與升級迭代，國內涌現出一大批優秀的企業，在各自的領域中探索出更多可能。其中，專注于醫療大數據中臺、醫院信息集成中臺、醫院大數據及智能化應用服務的高新技術企業——柯林布瑞，以“大數據+人工智能”為核心主線，形成顯著的競爭壁壘，成為醫院信息化AI的主力軍與行業示范標桿。

以政策為導向，聚焦院內信息化AI

針對院內信息化發展現狀及商業化影響因素，報告認為，醫療大數據時代，電子病歷、互聯互通評級、三級公立醫院績效考核等信息化評級政策的推動，使得AI在醫療信息化中得到廣泛應用，甚至形成不少獨立賽道。

更為重要的是，醫療信息化高級別評級打開智慧醫院建設新機遇，院內信息化駛入智能化建設期。

報告提到，處于流程中的信息化AI ，即部分信息化AI沒有單獨形成產品，而是為原有系統提供技術支持或以組件形式嵌入原有系統，實現醫療信息化系統的產品升級。智慧預約系統、智慧電子病歷、單病種質控、不良事件預警等應用中的AI均屬于這一范疇。

其中，提高醫療質量安全不良事件報告率是近年國家醫療質量安全改進目標中的重點項?；?/span>NLP的算法，AI能夠及時發現各類醫療文本信息之中的錯誤所在，AI支持下的預警應用不僅可以幫助醫院完成醫療器械不良事件預警、藥品不良事件預警，還能賦能?？?，實現表單填寫、數據分析的智能化。

（數據來源：易聯眾、蛋殼研究院）

對于這一賽道，報告以柯林布瑞的藥品不良反應預警平臺為例，闡述了AI支持下的預警應用如何監控全院不良事件，高效及時發現高危問題，幫助醫院防患于未然。

柯林布瑞藥品不良反應預警平臺，其核心是預測模型的構建，基于院內患者體征、疾病、檢查檢驗結果、用藥信息以及藥品信息等模塊中提取不良反應相關的信息，篩選出藥物引發的不良反應情況，利用大數據分析技術對高質量的數據集進行特征工程，準確挖掘出導致不良反應發生的重要特征，從而完成是否發生不良反應的機器學習預測模型。

CDSS作為醫院提高信息系統智慧化程度的“必選項”，在?？茍鼍百x能中的真正價值與建設方向也廣受關注。未來CDSS發展的趨勢也必然從評級走向?？?。

（數據來源：蛋殼研究院）

在對企業評估的基礎上，動脈網提出，柯林布瑞積極探索專病CDSS，深化CDSS在單病種場景的質控、 提效作用。

柯林布瑞罕見病臨床決策支持系統可綜合患者的疾病表型、對照已有的7000多種罕見病進行評估打分，輔助臨床醫師進行準確診斷。該系統充分利用了海量的醫學知識和AI分析引擎，可以快速綜合、歸檔、識 別和辨別罕見病所需信息，對患者癥狀進行初步評估，提高了醫生的診斷效率與質量，大量減少了患者被漏診及誤診的機率。

構建ClinBrain醫療大腦，成為行業示范標桿

作為“醫療大數據+AI”的最早探索者，柯林布瑞還成功入選本次報告的信息化AI典型企業案例。報告重點介紹了柯林布瑞數據治理、數據整合、數據智能分析和挖掘等信息化底層核心技術，以及基于其豐富的醫療知識庫搭建的大量?？茟茫ㄒ院币姴∨R床決策支持系統和藥品不良反應預警平臺為例）。

（報告內容節選）

報告提到，為了應對醫療AI需求，一方面，行業普遍采用"中臺思維"在傳統架構上做加法，即充分考慮通用性、復用性和可擴展性等特性，然后再通過中臺來支持新系統、新技術的開發、升級和可持續發展。 另一方面，醫療AI由1.0向2.0進階，且已有不少成熟的AI2.0式應用。在這背后，日益豐富的高質量醫療數據與逐步多元的算法為AI創新提供了重要支撐。

在千帆競發的醫療AI領域，柯林布瑞從成立起就擁有強大的技術優勢，并搭建起ClinData、ClinApp、ClinAI豐富的產品管線，在醫療數據中臺專項能力上更是形成了獨具特色的核心競爭優勢。柯林布瑞ClinData數據中臺集成了強大而豐富的數據處理能力，在無需HIS、EMR等第三方業務廠商配合的情況下對醫院數百套業務系統的數據進行采集與整合，從而實現院內海量數據的有效整合和科學治理，實現院內數據的資產化，并通過一系列數據化及智能化應用，助力醫院實現臨床、管理、科研全面的智能化。目前已在國內120多家大型三甲醫院中落地實踐。

未來，柯林布瑞將持續深耕醫療大數據領域，緊跟國家政策及行業需求，緊抓醫療信息化AI這條黃金賽道中蘊含的機遇，探索人工智能在醫療場景中的創新落地應用，融合數據大腦與技術大腦，最終將打造服務醫療全場景的“ClinBrain醫療大腦”。