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10天前 顿雨婷  36氪首发 | 用智能数据服务帮医生“减负”,「立达融医」获数千万元A轮融资

36氪获悉,医疗科技服务公司 「立达融医」已完成数千万元A轮融资,投资方未披露,此次融资金将重点投入到基础医疗智能技术的创新研发和产品市场扩张等方面。去年初,它曾获得来自元璟资本的数千万元Pre-A轮融资

「立达融医」前身为 「曜立科技」,36氪曾对其有过详细报道,它成立于 2015 年,主要是针对医生科研和临床的需求,通过大数据技术为其提供高效智能地分析和处理数据的软硬一体化工具;其产品已在2017年实现商业落地;今年9月 ,「曜立科技」进行品牌战略升级,更名为「立达融医」,将在发展较为成熟的现有业务基础上,加速在医疗数据存储层与应用层的市场扩张。

与市面上大部分主攻收集数据、清洗数据等单一步骤,要构建“医疗大数据平台”的公司不同,「立达融医」是从单病种垂直切入,以真实临床场景的数据集成为基础,并完成后续的数据分析、后端数据处理,从而走向前端应用。

「立达融医」目前针对的病种主要是心内科、妇科。「立达融医」CEO许钧杰表示,一方面,这与其个人的执业经历有关——此前,他在临床和科研方面主要专注心血管介入治疗和信息化方向,理解心内科痛点。另一方面,上述两个科室所面向的患者群体人口基数大、临床诊疗路径相对规范且数据相对统一,加上就诊和治疗的时间相对集中且效果明显,方便后续训练数据;此外,其手术规模较大,从管理层面看,数据质控的需求也更迫切。

先说行业现状,医疗大数据长远的应用价值毋庸赘言。但问题是,海量的医疗数据大多“用不起来”:一方面,由于现有数据收集、存储、集合以及管理不规范,导致数据利用率不高;另一方面,跨部门、跨机构之间的数据标准不统一,数据的供应与需求得不到有效匹配,存在“信息孤岛”。

有过多年临床工作经验的许钧杰深谙个中痛点,“因为存在信息孤岛,以及数据标准化、结构化程度低,在国内医疗行业,在写病历、做检查、从事科研、做质控等环节,医护人员要做大量重复性工作,尤其是数据的手工录入和整理,占用了大量时间。”

据丁香园发布的《调查:医生工作负荷惊人 疲劳程度较严重》报告指出,医生除了有55%的时间用于坐诊,还有40%以上的时间被大量的非临床事项占据,如行政管理、进修学习、论坛会议等。事实上,数据作为理论的核心依据是诸多繁杂工作中最分散、缺失且亟需的部分。

利用智能科技提高医生日常工作效率、减少重复性与琐碎性成为了「立达融医」的核心目标。据许钧杰介绍,具体的技术路径包括3个层面:

  • 其一,在数据集成上,依据临床路径——即诊疗、手术、随访到术后管理,分别研发不同的智能操作系统,包括造影介入手术报告系统、临床诊疗随访记录系统、术后患者管理系统以及医疗数据分析服务系统等,覆盖患者从入院到出院以及院外康复期间全周期医疗数据,且所有系统后台互通互联;

  • 其二,在数据存储上,搭建标准数据库,即依据国际标准数据库架构模型,遵循国际数据标准和指南要求,如ICD、SNOMED、UMLS、LOINC、NCDR、ACC/AHA,ESC等,根据临床路径设计专业医疗信息化字典,创建百万条标准化结构数据变量,实现临床路径数据全覆盖;

  • 其三,在数据处理上,采用大数据、人工智能、机器学习等技术,综合医学知识图谱、医疗知识图谱以及临床路径等标准,研发医疗智能处理技术产品——Willow,它能涵盖文本信息处理、临床数据分析、产业生态管理等一系列功能。

许钧杰介绍到,上述服务的核心在于,医疗工作人员在使用数据过程中能基于实际工作进行数据颗粒度调配,让所有数据收集工作一次操作完成,节省时间。他透露,目前公司所推出的系统在使用过程中可提高90%的工作效率。

不过,从长远来看,上述工具的功能将不仅限于节省人力成本。许钧杰认为,“数据的集成和处理只是地基,后续如何基于这些医疗大数据辅助临床或服务决策更值得探索。”

他表示,医疗大数据的最终目的是希望通过数据的分析和应用优化医疗产业服务结构,通过对单病种数据的独立存储、分析和应用等设计,使得数据的专业性得到保证,并打通单病种供应信息服务的产业上下游。

现阶段,医疗数据正在手术室质控、疾病风险模型、科室医疗精细化管理分析、临床科研辅助等多个应用场景发挥重要价值,这也是「立达融医」目前重要的商业化方向;未来,还能辅助临床决策和药品耗材临床试验、协助优化医疗保险系统等。

「立达融医」的市场化路径也是从头部着手。许钧杰表示,目前,其产品在单科室手术覆盖量接近每年国内手术总量的10%;许钧杰透露,为确保数据安全性,其产品部署都是软硬一体,即将服务器直接安装到医院,确保数据“不出院”。

谈及行业壁垒,在许钧杰看来,医疗大数据要服务医学与医疗,就得了解医疗的整个生态环境个环节的诉求,比如科研、管理、临床、质控等,这是一套专业的语言体系;再结合人工智能、大数据,又是另一套独立语言,要将二者很好地融合绝非易事,需要有理论、有实操,还能符合真实的临床诉求。

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