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本文內(nèi)容來(lái)自迪安診斷流程與數(shù)智中心副總經(jīng)理范曉華在“共建數(shù)字生態(tài)-2025醫(yī)藥數(shù)字化巡展之走進(jìn)迪安診斷”活動(dòng)上的分享
范曉華 迪安診斷 流程與數(shù)智中心副總經(jīng)理
大家好，我是范曉華。非常歡迎各位專家到訪迪安診斷，也非常榮幸能夠帶來(lái)本次分享，今天的分享內(nèi)容我將聚焦于迪安診斷的數(shù)字化戰(zhàn)略，以及在大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的布局，希望能夠?yàn)榇蠹規(guī)?lái)一些借鑒。
首先簡(jiǎn)要介紹一下迪安診斷公司及目前業(yè)務(wù)情況。
迪安診斷技術(shù)集團(tuán)股份有限公司以第三方診斷服務(wù)為核心業(yè)務(wù)，致力成為“醫(yī)學(xué)診斷智能解決方案引領(lǐng)者”。公司創(chuàng)立于1996年，以“讓國(guó)人平等地分享健康”為使命，積極布局產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，業(yè)務(wù)涵蓋醫(yī)學(xué)診斷服務(wù)、診斷技術(shù)研發(fā)、診斷產(chǎn)品生產(chǎn)及營(yíng)銷、司法鑒定、健康管理、冷鏈物流等領(lǐng)域。從成立到上市，迪安診斷持續(xù)聚焦核心業(yè)務(wù)，服務(wù)對(duì)象主要是三甲醫(yī)院和相關(guān)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，其開設(shè)的檢測(cè)項(xiàng)目非常多，數(shù)量可以達(dá)到三甲醫(yī)院的三到四倍。為了滿足檢測(cè)需求，我們搭建了豐富的醫(yī)學(xué)技術(shù)平臺(tái)，此外還建立了臨床基因組中心、血液診斷中心、臨床質(zhì)譜中心、感染性疾病檢測(cè)中心、病理診斷中心、神經(jīng)免疫檢測(cè)中心等6大中心，有效覆蓋基因類、血液類、感染類、免疫類等檢測(cè)項(xiàng)目，同時(shí)對(duì)于腫瘤、感染、慢病、婦幼遺傳等重點(diǎn)學(xué)科，也實(shí)現(xiàn)了全方位的覆蓋。
我們的研發(fā)中心下設(shè)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化中心，基于技術(shù)可行性、商業(yè)價(jià)值和市場(chǎng)潛力等維度開展概念驗(yàn)證，協(xié)同醫(yī)療機(jī)構(gòu)科研人員邁出科技成果轉(zhuǎn)化的“最先一公里”。同時(shí)結(jié)合迪安診斷產(chǎn)學(xué)研醫(yī)一體化的能力，促進(jìn)了科研成果從專利、樣品到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有機(jī)融合。
另外我們還設(shè)有獨(dú)立的醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)中心和醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)室，作為一家檢測(cè)企業(yè)，迪安診斷在全國(guó)范圍內(nèi)的樣本量非常大，也積累了大量的數(shù)據(jù)，隨著AI和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，我們也在思考和探索如何發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值，將大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用到日常檢測(cè)中，未來(lái)應(yīng)用到臨床醫(yī)學(xué)的診療和治療中。
從業(yè)務(wù)模式的角度來(lái)說(shuō)，迪安診斷與常規(guī)藥企也有不同，“合作共建”是迪安診斷業(yè)務(wù)模式最大的特點(diǎn)。通過(guò)服務(wù)各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，共建運(yùn)營(yíng)體系、集約化供應(yīng)鏈平臺(tái)、信息化建設(shè)能力，導(dǎo)入迪智?服務(wù)，以“服務(wù)+產(chǎn)品+數(shù)字化”整體化解決方案，對(duì)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)和運(yùn)營(yíng)提供全方位的咨詢和管理輸出，滿足客戶的技術(shù)、質(zhì)量和管理能力提升需求，有效助力企業(yè)助力實(shí)現(xiàn)降本增效。
在大健康行業(yè)，企業(yè)對(duì)于精準(zhǔn)的需求也在不斷提升，迪安診斷精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)中心以基因組學(xué)、代謝組學(xué)、蛋白組學(xué)等多組學(xué)技術(shù)平臺(tái)力量為支撐，結(jié)合生物樣本庫(kù)、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)平臺(tái)資源優(yōu)勢(shì)，提供平臺(tái)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)服務(wù)、科研轉(zhuǎn)化等實(shí)驗(yàn)室整體解決方案，有效提升醫(yī)院精準(zhǔn)診斷技術(shù)，助力精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在臨床及科研上的應(yīng)用。
講到AI+大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)智化戰(zhàn)略模式，我認(rèn)為首先應(yīng)明確IT的定位?？陀^來(lái)看，IT的定位會(huì)隨著組織和環(huán)境的變化不斷演進(jìn)，過(guò)去IT的角色更像是“網(wǎng)管”，而今天對(duì)于IT的需求是提供服務(wù)，從成本中心轉(zhuǎn)型為利潤(rùn)中心，并且從支撐業(yè)務(wù)走向持續(xù)創(chuàng)新。
因此我們通過(guò)”一體兩翼”的戰(zhàn)略，將AI和大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)和驅(qū)動(dòng)，對(duì)內(nèi)進(jìn)行卓越賦能，對(duì)外為客戶提供解決方案的支撐，將IT的產(chǎn)出作為產(chǎn)品輸出，為客戶帶來(lái)價(jià)值。
1、用一場(chǎng)大賽激勵(lì)協(xié)同創(chuàng)新
AI賦能卓越運(yùn)營(yíng)，主要是企業(yè)內(nèi)部。當(dāng)ERP、CRM、EHR等系統(tǒng)將企業(yè)的流程驅(qū)動(dòng)起來(lái)以后，如何通過(guò)AI來(lái)賦能？我們認(rèn)為首先要從每一個(gè)員工開始。因此我們舉辦了「未來(lái)定義者計(jì)劃」的首屆AI訓(xùn)練營(yíng)及創(chuàng)新大賽活動(dòng)。此次活動(dòng)覆蓋全集團(tuán)及子公司，職能條線申報(bào)項(xiàng)目31個(gè)，入圍決賽項(xiàng)目18個(gè)，孵化了一批創(chuàng)新案例和先鋒員工。
每周五我們還會(huì)開展一個(gè)1-2小時(shí)的技術(shù)培訓(xùn)會(huì)，所有員工都可以報(bào)名和參與學(xué)習(xí)，在過(guò)程中，我們會(huì)選拔出各自條線中想要改善的點(diǎn)子，例如項(xiàng)目管理協(xié)同和數(shù)據(jù)自動(dòng)化分析處理等都是一些實(shí)際工作中的需求。同時(shí)我們與人力協(xié)調(diào)，選拔出先進(jìn)個(gè)人。整體來(lái)說(shuō)目前的反響還是比較不錯(cuò)的。
2、AI訓(xùn)練營(yíng)為迪安診斷帶來(lái)的“改變”
我們的AI訓(xùn)練營(yíng)聚焦六大業(yè)務(wù)條線、九大核心場(chǎng)景。開展AI提效試點(diǎn)應(yīng)用，從個(gè)人效率革命到組織降本提質(zhì)增效，使創(chuàng)新落地為實(shí)際生產(chǎn)力。通過(guò)訓(xùn)練營(yíng)，我們做了企業(yè)級(jí)的AI助理，“財(cái)智小C”以AI驅(qū)動(dòng)財(cái)務(wù)答疑提效7.5倍，支持7×24小時(shí)響應(yīng)，周服務(wù)能力達(dá)150人次。
舉例來(lái)說(shuō)，過(guò)去如果有人有財(cái)務(wù)相關(guān)的問(wèn)題，是通過(guò)手冊(cè)和員工須知來(lái)答疑，但效率非常低。通過(guò)AI助理，能夠非常方便的輔助業(yè)務(wù)，用戶提出的問(wèn)題AI助手能夠自動(dòng)進(jìn)行回答，這加快了共享中心的響應(yīng)速度。此外機(jī)器人能夠提供7×24小時(shí)的工作，全天候進(jìn)行服務(wù)，隨時(shí)幫助用戶解決問(wèn)題。
據(jù)我了解，很多企業(yè)都在推進(jìn)AI助理相關(guān)的建設(shè)，AI背后我們看到的痛點(diǎn)和挑戰(zhàn)是企業(yè)知識(shí)庫(kù)的搭建，目前我們還沒有形成大而全的統(tǒng)一知識(shí)庫(kù)，而是分模塊各自建設(shè)各自的學(xué)科，不同的部門有不同的工作習(xí)慣，我們希望未來(lái)能夠?qū)⒍嘀R(shí)庫(kù)變?yōu)槌墒斓慕y(tǒng)一知識(shí)庫(kù)，將散落在各個(gè)部門的工作方式收集起來(lái)，整合為企業(yè)級(jí)的大型知識(shí)庫(kù)。
對(duì)于檢測(cè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，質(zhì)量是生命線，所以對(duì)于質(zhì)量的把控是尤為重要的，我們通過(guò)構(gòu)建質(zhì)量工作臺(tái)，實(shí)現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題的全流程閉環(huán)管理，顯著提高問(wèn)題處理的效率與規(guī)范性。同時(shí)搭建交付中心重點(diǎn)任務(wù)跟進(jìn)平臺(tái)，直觀展示進(jìn)展，自動(dòng)提醒與派發(fā)任務(wù)，減少人工干預(yù)，保障執(zhí)行時(shí)效與準(zhǔn)確性。在自動(dòng)化方面，我們借助RPA能力，進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。此外通過(guò)RPA與AI表格實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)的自動(dòng)比對(duì)與自動(dòng)審核推送，提效80%。
1、從算力、數(shù)據(jù)、模型到應(yīng)用的AI全棧布局
在數(shù)據(jù)筑基釋放要素價(jià)值板塊，我們希望能夠?qū)?/span>AI整合進(jìn)來(lái)，在數(shù)據(jù)層和AI模型上做了很多研發(fā)和設(shè)計(jì)。從算力、數(shù)據(jù)、模型到應(yīng)用的AI全棧布局，希望未來(lái)能夠?qū)?shù)據(jù)不僅用于檢測(cè)工作，甚至可以應(yīng)用到合作伙伴的科研和臨床中。
2、全生命周期數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
我們自研了醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺(tái)，經(jīng)過(guò)幾十年的數(shù)據(jù)積累，將多模態(tài)數(shù)據(jù)整合起來(lái)，用數(shù)據(jù)工程的方式實(shí)現(xiàn)資源化，這也契合了我們?cè)诮ㄔO(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)不僅想要打造一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，而是要實(shí)現(xiàn)資源利用的初衷和前瞻性布局。通過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品目錄，數(shù)據(jù)集的管理，來(lái)形成資產(chǎn)化的運(yùn)作。
目前我們的醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺(tái)，數(shù)據(jù)自動(dòng)對(duì)接超過(guò)5000+家各類醫(yī)院、疾控中心、體檢中心、科研單位等機(jī)構(gòu)，最后通過(guò)結(jié)合AI，貫通上下游全鏈路數(shù)據(jù)的自動(dòng)化對(duì)接體系，構(gòu)建迪安醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺(tái)的全域數(shù)據(jù)匯聚能力。
3、啟迪索微-流式DiFlowAI
我們?cè)谀Ｐ蛯幼匝辛藛⒌纤魑⒍嗄B(tài)大模型，這并不是一個(gè)通用的大模型，而是把它作為一個(gè)垂直切口，作為一個(gè)領(lǐng)域去開發(fā)。例如做流式DiFlowAI，該AI模型在這個(gè)領(lǐng)域上用臨床樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，做出流式細(xì)胞的分析，自動(dòng)化的數(shù)據(jù)讀取與分析，樣本分析效率大大提升。
4、啟迪索微-細(xì)胞病理基礎(chǔ)模型
另外一個(gè)模型是細(xì)胞病理，這是我們檢測(cè)領(lǐng)域一個(gè)比較大的內(nèi)容。大量的圖像圖形，在做影像識(shí)別時(shí)，通過(guò)醫(yī)學(xué)專家標(biāo)注，標(biāo)注后用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，從而訓(xùn)練出細(xì)胞病理的基礎(chǔ)模型。這些基礎(chǔ)模型在實(shí)驗(yàn)室生產(chǎn)過(guò)程中，做病理識(shí)別，TCT識(shí)別，微生物樣本識(shí)別中發(fā)揮了很大的作用，人效可提升3-5倍。
5、啟迪索微-基因基礎(chǔ)模型
基因基礎(chǔ)模型是另外一個(gè)板塊，基因類的數(shù)據(jù)非常多，如何與檢測(cè)結(jié)合起來(lái)，我們選擇的接口是做了一個(gè)基因類的模型，解決耐藥預(yù)測(cè)的問(wèn)題，耐藥有大量的數(shù)據(jù)，通過(guò)算法和數(shù)據(jù)的積累，耐藥預(yù)測(cè)和病原體鑒定的時(shí)長(zhǎng)大大縮短，準(zhǔn)確度大幅提高。
除了做好自身的數(shù)字化建設(shè)，迪安診斷也在推進(jìn)對(duì)外賦能，打造差異化的數(shù)智產(chǎn)品。我們希望通過(guò)數(shù)據(jù)要素和外部的資源進(jìn)行整合和對(duì)接，能夠在一個(gè)可信的空間下，利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)資本化、資產(chǎn)化和產(chǎn)品化的運(yùn)作。
為了能夠使數(shù)據(jù)資源在更廣的范圍和生態(tài)內(nèi)進(jìn)行流通，我們的數(shù)據(jù)集也在數(shù)交所得到了產(chǎn)權(quán)認(rèn)證，此外迪安診斷已在杭數(shù)交上架數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)工具、數(shù)據(jù)服務(wù)超過(guò)15個(gè)。
從數(shù)字產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，在B端我們有多模態(tài)醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺(tái)，以及臨床病理大模型。在C端我們探索健康管理產(chǎn)品和智能體?！暗蠒灾恰本褪俏覀兇蛟斓?/span>AI 健管專家，但它不是一個(gè)范式的智能體，我們?cè)谶@個(gè)智能體上做了一些接口，例如腸道微生態(tài)和腸道健康能力的解讀。
此外通過(guò)對(duì)體檢報(bào)告的解讀，智能體能夠進(jìn)行高效的評(píng)估和分析，我們通過(guò)做大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注，并讓醫(yī)學(xué)專家解讀這些報(bào)告，形成了良好的數(shù)據(jù)集和優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)，用大模型進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。目前“迪曉智”對(duì)于體檢報(bào)告和腸道生態(tài)菌群報(bào)告的解讀能力是非常強(qiáng)的。原因在于其背后有大量的技術(shù)支撐和專家的知識(shí)，再結(jié)合模型能力，使得“迪曉智”具備極高的準(zhǔn)確率。
以上是迪安診斷在數(shù)字化領(lǐng)域的部分實(shí)踐，未來(lái)我們希望能夠進(jìn)一步推動(dòng)IT向業(yè)務(wù)賦能，引領(lǐng)創(chuàng)新業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變。以上是我的分享，謝謝大家。
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