疫情期間以及4個方向的戰(zhàn)略發(fā)展

脫離概念，“新基建”仍要回到“基”字上。在大健康領域，重疾、慢病、兒科、重大公共衛(wèi)生事件響應體系便是人民之基，醫(yī)療新基建便要落足在這里。

“長期以來，重疾不斷地為醫(yī)保帶來支付壓力，為患者帶來生活壓力。以惡性腫瘤為例，即便技術的進步提高了腫瘤后期患者的生存率，但處理這一病種的最佳方式仍是將其盡早扼殺，這個時候，基層早篩便至關重要�！狈津嫳硎�，“這類早篩一定需要落到基層，以我國的人口數(shù)量，二級及其以上醫(yī)院不可能肩負如此大量的早篩。”

要實現(xiàn)這樣的愿景，最大的問題來源于醫(yī)療資源的匱乏，這也是依圖醫(yī)療為基層醫(yī)療體系開發(fā)AI輔助診斷系統(tǒng)的原因。而在新基建時，依圖醫(yī)療需要將這種篩查方式標準化，并與公共衛(wèi)生防御體系相結合。

“以我們的AI防癌地圖舉例，重疾早篩通常按照年齡對人群進行劃分，例如，55歲以上的男性，50歲以上的女性，國家希望這部分人群每年進行一次篩查。我們將要做的便是在提供AI輔助診斷系統(tǒng)的同時，幫助公衛(wèi)體系建立一個篩查數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)年的積累，計算出該市區(qū)的各類腫瘤患病率。在這一背景，我們對比不同年份的數(shù)據(jù)，就能了解不同癌種的患病變化情況。一方面，如果出現(xiàn)了某一癌種患病人群的激增，我們能夠盡快開始調(diào)查；另一方面，這將幫助政府制定醫(yī)療策略，幫助合理配置醫(yī)療資源，讓更多患者在需要時能找到相應的醫(yī)生。”

同樣的原理也可應用于重大公共衛(wèi)生事件的預防之上，只要數(shù)據(jù)庫收集到了高傳染病形式的數(shù)據(jù)結構，系統(tǒng)就自動提出警報，這將極大提高公衛(wèi)預警能力，畢竟，數(shù)據(jù)不會說謊。

疫情期間，依圖醫(yī)療正式發(fā)布“區(qū)域傳染病智能防控解決方案”，基于依圖醫(yī)療自主研發(fā)的公衛(wèi)大數(shù)據(jù)平臺，融匯自然文本處理、語音識別、計算機視覺、知識圖譜等AI及大數(shù)據(jù)技術，通過對于區(qū)域人口多維度全周期健康數(shù)據(jù)進行智能化采集、治理與分析，智能發(fā)現(xiàn)、上報、態(tài)勢預測、智能決策支持等多種智能，完善傳染性疾病的三級預防體系。

此外，通過類似的方式，依圖醫(yī)療還建立了慢病管理平臺，為兒童量身打骨齡AI判讀系統(tǒng)。總的來說，依圖正努力通過人工智能與大數(shù)據(jù)建立應用閉環(huán)，提升醫(yī)療整體能力。

依圖的設想，能走到什么程度？

拋開“新基建”三個字，依圖醫(yī)療的“防癌地圖”計劃早在一年前便奔著類似的前景向前推進。2019年一年時間，“AI防癌地圖”已點亮廣東、福建、河南、浙江、重慶、湖北、遼寧等多個省市，累計服務數(shù)十萬人次，實施肺癌智能早篩5000余次，篩出疑似高�；颊�50余人。

接下來依圖醫(yī)療緊跟“新基建”思路，將這些單點式的AI賦能成果平臺化、標準化，將AI輔助診斷技術與云影像平臺、區(qū)域疾控中心等中樞，為基層區(qū)域形成系統(tǒng)化的人工智能方案，將過去的“廣”度轉(zhuǎn)化為“深”度。

依托于依圖醫(yī)療布局各大三甲醫(yī)院的資源優(yōu)勢，以及依圖科技在芯片與數(shù)據(jù)安全上優(yōu)勢，依圖醫(yī)療在新基建的人工智能賽道上擁有足夠的先發(fā)優(yōu)勢。全新動力之下，依圖醫(yī)療的表現(xiàn)值得期待。