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这家大数据公司能直接从医院信息系统中抓取数据,究竟牛在何处?【AI+大数据案例】

2017-09-06 郝雪阳 动脉网

2017中国医疗大数据和人工智能产业实践论坛将于9月16日-17日武汉会议中心盛大开启,会上同步发布国内首份《2017医疗大数据和人工智能产业报告》,与会者将直面产业大佬,共同探讨产业实践,获取最新产业动向发展趋势。本文报道的企业也将受邀参与此次大会,更多精彩期待与你共享,报名参会请点击文末左下方“阅读原文”


博为软件董事长 梁威


“在国内,我们也许是唯一一家无需其他软件厂商配合,就能直接从医院的上百种信息系统中抓取数据的公司。”博为软件董事长梁威告诉动脉网。


2009年,梁威从北大硕士毕业,创办了博为软件。由于大学学的是图像处理,因此,梁威选择了医学影像作为自己的创业入口。最开始,博为软件做的是传统的二维影像处理,后来,博为软件研发出了医学影像三维重建脏器分析系统和PACS产品。

 

这款产品不仅拿到了CFDA认证,更是在技术上达到了国内影像公司的领先水平。它突破了传统二维影像诊断的诸多局限,既提升了医务人员的诊断准确率,也为心脏、消化等多科室诊疗技术的发展提供了支撑。

 

借助这款产品,博为软件迅速走上了发展快车道,并于2016年成功登陆新三板。


在医学影像领域小有建树后,博为软件开始往医院大数据平台发力。然而,要在医院内部署大数据平台,绝不是一件轻松的事情。“基本上每家医院都有两三个软件,每款软件背后都有一家公司,我们需要一家一家去谈合作,让他们开放数据接口。”梁威告诉动脉网。


显然,这是一件效率极低的事情。

 

企业能联系上的软件公司要么基本漫天要价,要么消极配合,一拖再拖。虽然有医院的支持,但因为利益关系,很难有办法很好地让软件公司主动配合。说到底,问题还是出在数据和软件控制权上。


正是基于这点,梁威敏锐地察觉到了行业的痛点和机会。但想法归想法,要从技术上突破,并不容易。2012年,梁威狠下心,动员了包括美国研发团队在内超过50多位研发人员,耗费4年研发时间,终于在2016年下半年将博为101异构数据采集技术研发成功。

 

无需软件厂商配合,直接采集医院内各种软件系统数据


博为独有的异构数据融合技术,能在不改变原系统代码,无需软件厂家参与的情况下,直接采集医院各软件系统(HIS、EMR、PACS、LIS等)中的临床数据,自动建立数据关联,输出结构化数据库。不仅简化了协调、缩短了工期、提高了安全,更是让数据集成共享实施效率提升近百倍。


该技术具有如下优势:


无障碍——无需原厂商支持,医疗数据采集融合环节简便畅通;

低成本——将人员协调成本、开发成本降到最低,有效减少项目交付时间;

零风险——非侵入式采集,无需开放原数据库,保证原系统安全;

高效率——与系统架构、代码无关,无需研发数据接口,直接采集。

 


“只要是Windows平台的软件系统,无需软件厂商配合,博为101异构数据采集技术就可以将数据采集出来,兼容性极强。博为101异构数据采集技术可以将采集到的数据转换成任何需要的格式,如国际通用的data标准格式。”梁威告诉动脉网。


由于博为101异构数据采集技术的特有优势,很快便在10多家医院落地使用。其中,湖南省宜章县利用博为101异构数据采集技术,两个月便建立起了县内30家医院之间信息的互联互通,并直接促成区域内远程会诊平台的建立与运用。


宜章县的大数据集成平台已经嵌入县卫生系统专网,卫生局通过对一定时间段内各个医院患者的诊断分析、用药分析,可以统计本县的高发病、常见病、新型病以及病患的年龄结构等项目的精确数量,帮助卫生局及时对流行病、慢性常见病等做出决策反应。


对此,梁威向动脉网算了笔账:“如果一家医院需要从5个信息化软件中提取数据,用传统接口技术建立集成平台,需向每家软件厂商支付约10万元的接口费用。而使用博为101异构数据采集技术,就没有接口费用一说。”


另外,利用接口技术需同时协调多个软件厂商,实施周期至少半年以上,而利用博为101异构数据采集技术只需两周即可完成。


据悉,博为软件已与超过100家医院达成了合作。


用大数据实现医保控费


博为101异构数据采集技术应用范围极为广泛,除了医疗行业,还被应用到了保险、政务、智慧城市、物流等领域。


目前,险企和医保部门在医保控费过程中,如何获取全面精准的医疗信息和临床数据,建立科学合理的医保支付评审机制,控制自身成本,成为其亟待解决的重要课题。


博为软件研发的101异构数据采集技术,不需要接口对接,通过获取软件系统的底层数据交换和网络数据包,直接采集应用数据,输出结构化数据,并将数据存储到指定服务器数据库,是建立实时、准确、完整的医疗大数据平台的“利器”。



1、通过数据连通,实现医嘱处方审核智能报警功能。利用博为101异构数据采集技术,将医院HIS系统的医嘱处方数据,与保险公司/医保部门的医嘱处方审核系统或知识库智能审核控费系统连通,医生开具的医嘱处方与医保控费系统实时联动,对医生的用药、处方进行辅助指导与智能提醒。既能合理引导医生的医疗行为,也能有效达成控费目的。


2、建立医保报销临床全数据审查体系,防止骗保行为发生。医保主要通过审查医生处方和缴费数据进行报销,一些不法分子通过处方、费用单据造假进行骗保,造假难度和成本低廉;医保局和保险公司对此却不能做到火眼金睛,造成医保基金损失。


利用博为101异构数据采集技术,将医疗机构的所有临床数据,如CT、B超、X光、验血、检验等数据全部纳入审查范畴,导入到医保审查系统,增加了骗保的难度与成本,从而降低甚至杜绝骗保行为发生。


3、第三方机构大数据弥补医保费用审计漏洞,让造假行为无处遁形。例如,审计署通过采集工商数据进行医保审核过程中发现,某医院登记只有50个床位,却有90个病人同时住院,进而核实查出造假问题,这就是一个基于大数据进行打假的典型案例。


在医保费用审计方面,可以纳入更多存在造假可能的第三方机构数据进行审查,挖掘违规交易,再处罚医疗机构和参保人。虽然是事后控费,但是通过惩处手段与征信体系建立,能避免造假行为愈演愈烈,促使医疗服务机构和参保人规范自己的行为。

 

利用历史数据迁移技术,助力连锁药店系统更新换代


近年来,不少连锁药店业务扩展加速,公司原有的GSP系统因为使用流程复杂、运行速度缓慢以及报表统计功能的缺陷等原因,严重影响了财务、采购以及零售端的工作效率与使用积极性。


随着业务拓展,企业必须通过更加精确的管理,实现对终端药店、药品库存、会员等信息的全方位掌控。因此,更换新的药店管理系统成了不可避免的一件事。


但由于历史数据需要全部导入到新的业务系统,但老系统拒绝提供表结构或视图,因此药店只能采用人工的方式,手动将资料录入到新系统中,耗时又费力。

 


在梁威看来,目前连锁药店所遇到的信息化问题主要包括两个方面:


1、IT技术的不断发展与应用的不断深入,软件迭代速度越来越快。多年前的软件系统,无论在运行速度、可操作性、业务功能等方面都与当下同类前沿软件系统存在很大差距,客观上导致了老系统不能满足公司发展的需求。


2、企业在应用软件系统的过程中,因为众多使用者不懂软件技术,一般处于被动学习与接受的地位,没有协助软件厂商发现系统使用中存在不便利、与公司业务不够契合的意识,久而久之,企业软件和公司业务之间的偏差因为长期得不到调整,导致企业软件的使用越来越“鸡肋”。


博为软件的历史数据迁移服务,利用博为101异构数据采集技术,自动采集老系统所有数据,并按照业务逻辑直接写入新系统,由软件机器人自动操作代替人工手动录入。应用过程中,不需要新、老系统提供接口对接,既节省了开发费用,也避免软件厂家不配合或难协调等问题。


“利用博为101异构数据采集技术,可以说是完美解决了更换软件系统历史数据迁移中的尴尬。”梁威说。

 


医疗大数据,时机已至


未来医疗,数据先行。新规则、新技术对各行各业的变革正发生,大数据风暴早已席卷除医疗外的多个领域,并带去了重大变革。


伴随大数据在医疗领域的迅速扩张,大数据不仅能解决现存看病难、看病贵等问题,为中国医改提供可行的新思路,对于新医学研究也具有重要指导意义,如重急症攻克、新疾病发现、传染病控制等。


麦肯锡预测,如果充分利用医疗大数据,可创造3000到4500亿美元的附加价值;而中国作为世界人口大国,医疗市场缺口大,其价值更是不可估量。


博为软件,正在这条机会丛生的道路上倍道而行。


文|郝雪阳

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AI+大数据案例

 这名架构师出身的创业者,基于AI和系统论,搭建了一个覆盖医学全流程的产品体系

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