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钛媒体APP|CDSS步入商业化，百亿市场背后，信息化企业如何掘金？( 二 )


值得注意的是 ， 从基因数据切入以对临床数据进行补足 ， 进而完善医生决策的企业在近两年中开始出现 。 在2018年动脉网对于CDSS领域的统计中 ， 暂未发现此类相关CDSS类企业 ， 但本轮统计则出现了3家相关企业 ， 分别为生命奇点、为朔医学、安吉康尔 。
分析这些企业过去的业务定位 ， 大部分企业的CDSS业务是从其信息化基础业务延伸而来 ， 这意味着在打造CDSS之前 ， 他们便拥有电子病历、HIT、专科信息管理平台等院内信息化经验 。 从统计数据可以看出 ， 有多达9家企业同时兼具AI、大数据挖掘等前沿技术 ， 尤其是对于B轮前的创业公司而言 ， 他们切入CDSS的逻辑并非想要打造一个独立的CDSS产品 ， 而是从AI影像辅助诊断出发 ， 逐渐向就诊上下游发展 。
总的来说 ， 相比于动脉网2018年的统计而言 ， 当年以CDSS作为独立产品的企业现在仍在不断深入研发 ， 而在近两年中 ， 又有更多企业进入其中 ， 侧面显示了这一市场的潜力 。
百度旗下的灵医智惠便是其中的典型 ， 这家公司主要沿着两条路径发展 ， 其一是围绕智慧医疗、智慧管理、智慧患者服务打入智慧医疗产业体系；其二是便以CDSS为核心为基层带来普惠的医疗服务——CDSS已经成为百度发展医疗版块的核心产品之一 。
“专科”和“全科”走出不同的产品设计逻辑
众多企业的进入促进了CDSS行业内的竞争 ， 但具体到场景 ， 我们还需要割裂地看待CDSS的发展问题 。
全科CDSS作为当年专家系统设计者的终极梦想 ， 这项技术已经在诸多医院进行了落地 ， 商业模式也有了雏形 。
具体而言 ， 它的作用主要存在于两个方向 ， 第一 ， 模拟MDT ， 为大型医院专家提供意见参考 ， 预防专家决策死角；第二 ， 落户基层医院 ， 以提高基层医疗机构诊断能力 。
大数医达AI首席架构师林玥煜曾看到这样一个例子：有一位患者肠道感觉不适 ， 便在北京一家三甲医院挂了专家号 ， 但几次检查一下来 ， 患者进行了各种化验 ， 也经历了好几轮专家会诊 ， 但仍然找不到问题所在 。 这个时候 ， 一位非消化科的实习期博士看到这个病例后 ， 才发现这个患者实际是免疫系统出了问题 。
CDSS的作用便在于此：“专科医生常常会被局限在自己的常用知识之中 ， 漏掉部分考虑 ， 这个时候 ， 医生便需要一个知识库 ， 为其罗列引发患者症状的多种可能 ， 帮助专家唤起记忆 ， 起到类似于多学科会诊的作用 。 这将减少专家漏掉其他疾病的可能 。 ”
现阶段下 ， 全科CDSS的更多作用还是在于基层 。 加之AI的辅助 ， 这一系统的信息匹配准确率与匹配速度都大幅度上升 。 以灵医智惠在北京平谷区马坊社区卫生服务中心的应用为例 ， 在该系统的辅助下 ， 马坊医院前序问诊耗时可降至约3分钟 ， 加上出具、打印病历 ， 整个过程大致耗时5分钟 。 比较平时的就诊 ， CDSS系统支持下的问诊更为详细 ， 更多耗时 ， 但若计算全流程时间 ， 单个患者的时耗大幅减少 。
总的来说 ， 在分级诊疗大环境下 ， 理想的全科版CDSS能够为基层医疗提供标准化、高效、准确的诊断手段 ， 辅助医生作出患者是否需要转诊决定 ， 以复制的方式 ， 将聚集的优质医疗平等地覆盖到每一个基层地区 。
相比之下 ， 专科CDSS不仅仅需要大量的知识库进行数据支撑 ， 更为关键的是 ， 企业需要深入了解目标疾病的临床诊断路径 。 用惠每科技CEO张奇的话来说,专科CDSS的建立首先是个临床问题 ， 其实是一个技术问题 。
具体而言 ， 张奇将核心问题归纳于两点：“一开始我们将注意力尽数放置于患者临床治疗过程 ， 包括其中的病情变化、用药数据变化、检验检查、护理过程的数据变化 ， 但即便是这样 ， 获取的数据依然是不完备的 ， 要做出好的CDSS ， 我们还需要关联患者既往病史 ， 加之院后随访的情况 ， 综合全流程诊疗数据 ， 才能真正做到对患者的‘真实’了解 。 ”


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