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穿越大模型入院熱潮,迭代后的AI能力在醫(yī)院如何落地?樹蘭醫(yī)療已經(jīng)交出第一張答卷。
日前,樹蘭醫(yī)療自主研發(fā)的AI健康智能體Dr.Shu(樹醫(yī)生)正式發(fā)布。今年以來,樹蘭集團朝著AI方向進行了密集探索。至今,樹蘭醫(yī)療與每日互動等多家數(shù)據(jù)智能公司達成戰(zhàn)略合作,深化智慧醫(yī)療布局,推動AI未來醫(yī)療戰(zhàn)略落地。
以AI技術為破云劍,拓展醫(yī)療服務邊界,成為樹蘭集團的新使命,這背后有兩重內(nèi)在支撐,一是集團創(chuàng)立之初就確定的“雙輪驅(qū)動”科技基因底座,二是集團創(chuàng)始人兼總裁鄭杰。這位IT出身的“掌門人”是集團“All in 科技”戰(zhàn)略規(guī)劃的設計師,亦是AI應用落地實施的執(zhí)行者。
在鄭杰為樹蘭集團繪制的科技發(fā)展藍圖過程中,遵循的主脈絡是“計算醫(yī)學”(Computational Medicine)這門學科。計算醫(yī)學不僅僅是傳統(tǒng)意義上AI醫(yī)療工具的簡單組合,更是一種系統(tǒng)性、機制驅(qū)動的精準醫(yī)療范式。它囊括了多尺度生命機理建模、統(tǒng)計學習、超級計算及醫(yī)學知識工程。
在鄭杰看來,目前的醫(yī)療AI是計算醫(yī)學的一個“子集”,是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和認知訓練出知識大腦,以優(yōu)化決策體系;而計算醫(yī)學的最終目標是實現(xiàn)“生命仿真”,前提之一是為醫(yī)療數(shù)據(jù)流通鋪路搭橋。
幾年前,加州大學洛杉磯分校(UCLA)將擁有40年歷史的生物數(shù)學系更名為計算醫(yī)學系,這是一門橫跨數(shù)學、計算機、生物學、醫(yī)學等多個領域的交叉學科。國際主流共識中,“計算醫(yī)學”被定義為以生命系統(tǒng)多尺度機理建模為核心,融合統(tǒng)計學習、知識工程與人工智能技術的前沿交叉學科。其核心目標,是構建以患者為中心、可解釋且可交互的數(shù)字孿生(Patient-Specific Digital Twin),最終實現(xiàn)醫(yī)療決策的精準化與個性化。
“計算醫(yī)學不是新事物,軸心是形成對生命系統(tǒng)的動態(tài)建模能力,這為臨床決策提供更加精準的意見。”鄭杰認為,計算醫(yī)學發(fā)展的不同階段背后是數(shù)據(jù)能力的分層迭代。
在醫(yī)院,EMR系統(tǒng)(Electronic Medical Record)以電子化方式記錄了患者的就診信息,更為熟知的說法是“電子病歷”,EHR(Electronic Health Record)作為下一步的數(shù)據(jù)記錄,是一種跨機構的醫(yī)療數(shù)據(jù)匯總,緊隨其后的是PHR(Personal Health Records),即:納入各院內(nèi)個人醫(yī)療記錄之外,還要將個人記錄的健康信息也一同錄入,包括智能穿戴設備數(shù)據(jù)、第三方體檢數(shù)據(jù)等等。
從EMR、EHR再到PHR,計算醫(yī)學發(fā)展的數(shù)據(jù)底座漸次搭建,持續(xù)推進,鄭杰認為會進入兩大遞進的新階段,一是數(shù)據(jù)量再擴容后的個人生命云(PLC,Personal Life Cloud),二是最終建立個人數(shù)字孿生(PDT,Personal Digital Twin)。
“不同于數(shù)據(jù)有限的紙質(zhì)病歷時期,現(xiàn)在每人每年產(chǎn)生的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)在爆炸式增長,數(shù)據(jù)更加碎片化,而提供精準醫(yī)療健康服務的前提是數(shù)據(jù)完整。雖然目前個人電子醫(yī)保記錄已開始普及,但完整可及的個人醫(yī)療健康數(shù)據(jù)還需全行業(yè)共同努力?!编嵔鼙?a href="http://ecubjbh.cn" target="_blank">PG電子示,PLC的核心正是形成以個人為中心的云端醫(yī)療健康數(shù)據(jù)庫。
一個可以探索的方向是,讓個人能有更多地對本人數(shù)據(jù)的獲得權和使用權,即:能在線瀏覽,也能下載保存,還能一鍵授權發(fā)送。完整醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的共享,是行業(yè)發(fā)展的共性基礎。而無論是集成完整數(shù)據(jù),還是促成數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),越不過的一道門檻是數(shù)據(jù)標準化重構,在這條路上,鄭杰有另一重身份。
2015年,作為發(fā)起人,鄭杰成立了非營利性組織開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟(OMAHA)。OMAHA專注于推動醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的機器可讀標準發(fā)展,以及標準的開源開放,其中,為了實現(xiàn)醫(yī)學知識的數(shù)字化和可計算,OMAHA構建了“七巧板”醫(yī)學術語集,集納了總量達百萬級的醫(yī)學概念、術語、關系和不同版本的行業(yè)資源庫,打破了對國外醫(yī)學術語集的依賴,降低了國內(nèi)很多醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)機構的開發(fā)成本。
具體而言,OMAHA推出了名為“HiTA技術?!钡臉藴驶鉀Q方案體系,包含標準服務平臺、知識服務平臺,以及計劃于2025年正式上線的數(shù)據(jù)服務平臺。其中標準服務平臺已實現(xiàn)與國際主流醫(yī)學術語(如SNOMED-CT、LOINC)及醫(yī)療數(shù)據(jù)交換標準(如HL7 FHIR)的映射融合,知識服務平臺則以醫(yī)學知識圖譜“七巧板”為基礎。2025-01 HiTA平臺新增收錄93項國家/地方健康信息標準,累計收錄924項文檔。這一技術體系不僅大幅提升了醫(yī)療數(shù)據(jù)互操作性,更為構建動態(tài)、全面的個人健康數(shù)據(jù)庫——如PLC和PDT提供了高質(zhì)量的標準化數(shù)據(jù)與知識基底。
從PLC到PDT,是靜態(tài)數(shù)據(jù)到動態(tài)數(shù)據(jù)的過程。鄭杰指出,PDT類似于“數(shù)字人”,不同之處是當前的數(shù)字人更多是形象、聲音等外在表征的復刻,而PDT是計算醫(yī)學發(fā)展的遠期目標,會通過“全人動態(tài)信息建模”無限接近“硅基生命”。
2019年5月,浙江樹人學院與樹蘭醫(yī)療聯(lián)合創(chuàng)辦了浙江樹人學院樹蘭國際醫(yī)學院,2024年,學院參與的浙江省“人工器官與計算醫(yī)學重點實驗室”正式獲批,實驗室基于AI模型和計算醫(yī)學研究,專研人工器官精準替代與修復新技術。學院還設有計算醫(yī)學課程,鄭杰擔任講師。
培養(yǎng)更多交叉學科人才,鄭杰認為是推動計算醫(yī)學發(fā)展的另一前提,而AI技術的快速迭代與落地應用,已經(jīng)在為計算醫(yī)學增添新內(nèi)容。
一方面,醫(yī)療垂直大模型遍地開花,并快速向醫(yī)療行業(yè)最核心的醫(yī)院場景落地,另一方面,相關政策不僅列出了84個AI在醫(yī)療領域創(chuàng)新應用的場景,今年初,政府工作報告還明確提出“持續(xù)推進‘人工智能+’行動”,加速大模型在醫(yī)療與藥物研發(fā)場景的規(guī)?;瘧?。
“醫(yī)療AI屬于計算醫(yī)學范疇”,鄭杰重申,計算醫(yī)學的核心是實現(xiàn)生命信息建模,現(xiàn)在的醫(yī)療AI偏向?qū)σ延兄R的提煉和挖掘,醫(yī)療大模型是對醫(yī)學知識與臨床數(shù)據(jù)的深度訓練,這一能力持續(xù)進化,未來會在計算醫(yī)學的生命建模中發(fā)揮作用。
與此同時,投資界對醫(yī)療?AI?的評估標準也在升級,醫(yī)療AI的價值不再來自工具本身,而是來自其交付的可量化成果。醫(yī)療AI要先從簡單的“醫(yī)生助手”開始,不斷升級并形成高質(zhì)量數(shù)據(jù)與醫(yī)生反饋的閉環(huán)。這一趨勢與鄭杰強調(diào)的“計算醫(yī)學最終必須通過持續(xù)的數(shù)據(jù)積累、標準化和生命建模,推動AI真正融入診療流程,以實現(xiàn)臨床決策的精準化與個性化”的觀點高度一致。
從預判與暢想回歸當下客觀環(huán)境,鄭杰總結(jié)了醫(yī)療AI落地的四大方向——智慧管理、智慧服務、智慧醫(yī)療、智慧科研。
智慧管理用以提升醫(yī)院運營效率,正被普遍應用。智慧管理已成為全球醫(yī)療AI落地的首要場景,比如美國梅奧診所與谷歌云的合作,通過Vertex AI實現(xiàn)了病歷數(shù)據(jù)智能檢索。這一趨勢在樹蘭集團自主研發(fā)的HIS系統(tǒng)(醫(yī)院信息系統(tǒng))演進中也已體現(xiàn)。
智慧服務領域國際實踐豐富,如克利夫蘭診所在美國NIH資助下,利用去標識化EHR、社會經(jīng)濟與地理數(shù)據(jù),做城市社區(qū)級數(shù)字孿生,用于研究健康差異與制定干預策略。
智慧科研方向,AI是否能成為一個研究者,主動去發(fā)現(xiàn)新規(guī)律、新理論,仍處于早期探索階段。國際上,如美國NIH的Bridge2AI項目正基于語音和影像數(shù)據(jù),開展多學科交叉研究探索疾病生物標志物。樹蘭國際醫(yī)學院的計算醫(yī)學研究同樣以多學科交叉為特色,推動人工器官精準建模技術的突破。
智慧醫(yī)療方面,AI目前的應用同樣有限,但一些互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺,已經(jīng)在特定或多個專科領域,開始了為醫(yī)學專家打造數(shù)字分身的嘗試。
具體而言,這種數(shù)字分身模式是以遠程醫(yī)療方式賦能基層醫(yī)療。鄭杰指出,曾經(jīng)基于專家的遠程指導存在服務半徑制約,但數(shù)字分身能夠提供無邊界服務。同時,他也強調(diào)了數(shù)字分身不可忽視的局限性,“名醫(yī)數(shù)字分身大勢所趨,背后是單病種或者專科智慧化能力,現(xiàn)有部分學科已經(jīng)開始有應用,尤其在精神科、內(nèi)科、中醫(yī)科等領域,十分適配?!?/p>
作為科技型醫(yī)療集團的管理者,鄭杰的切身體會是智慧服務當前的落地速度最快,因為AI率先提升了用戶體驗。
他說:“醫(yī)院線上入口可以直接與用戶進行語音溝通,隨著交互的深入,后端‘AI大腦’接收的信息越多,服務會更偏個性化,更接近于服務智能體,可以快速精準提供咨詢、分診、導診和陪診等服務?!?/p>
PG電子洞察與執(zhí)行一致,聚焦這一智慧服務場景,樹蘭醫(yī)療在2025年3月推出了AI健康智能體Dr.Shu(樹醫(yī)生),其中內(nèi)嵌了覆蓋診前、診中、診后的一系列醫(yī)療服務能力。
診前,患者可以通過文字或語音描述癥狀,Dr.Shu會快速識別并匹配相應科室,引導患者準確掛號;診中,Dr.Shu能協(xié)助醫(yī)生進行病史采集并自動生成病歷文檔,提高診療效率,為醫(yī)生提供建議;診后,Dr.Shu會為患者整理健康檔案,并有隨訪任務智能提醒等功能。
此外,Dr.Shu還創(chuàng)新性地引入了“健康管家”模塊,通過持續(xù)跟蹤用戶的健康數(shù)據(jù),如血壓、血糖、運動量等,生成個性化健康管理方案。
這與鄭杰推崇的計算醫(yī)學發(fā)展推進形成協(xié)同,更是樹蘭集團“雙輪驅(qū)動”戰(zhàn)略的不斷落地。
國際主流學術機構,如約翰·霍普金斯大學和加州大學洛杉磯分校(UCLA),也明確將人工智能列為計算醫(yī)學四大支柱之一(系統(tǒng)生物學、密集數(shù)據(jù)、人工智能、高性能計算)。因此醫(yī)療AI只是計算醫(yī)學方法體系中的重要工具之一,而非獨立范疇。未來計算醫(yī)學的終極目標在于打通從基礎機理模型到臨床決策優(yōu)化的完整鏈路,AI則成為其中實現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型交互的關鍵橋梁。信息與智能技術是計算醫(yī)學發(fā)展的基礎。
樹蘭集團創(chuàng)辦之初確立了“雙輪驅(qū)動”發(fā)展戰(zhàn)略,一手是治病救人的傳統(tǒng)醫(yī)療健康普惠服務,一手是聚焦生命科學領域,打造科技研究型醫(yī)療集團。
集團基因使然,樹蘭醫(yī)療引入了自研的醫(yī)院信息系統(tǒng)(HIS,Hospital Information System),這套系統(tǒng)讓樹蘭醫(yī)療自主實現(xiàn)了病歷存儲、配藥、訂餐等流程的數(shù)字化。
追溯起來,彼時正值HIS系統(tǒng)從單一的“工作流”功能向門診、藥房等多元場景升級迭代的階段,一批醫(yī)療IT企業(yè)乘勢壯大,市場上可供選擇的信息化解決方案不在少數(shù)。
鄭杰回顧稱,“HIS是最基層的操作系統(tǒng),當時考慮到未來需要快速迭代能力,沒有買現(xiàn)成系統(tǒng),選擇了自研。”2016年,基于這一自研系統(tǒng),樹蘭醫(yī)療還推出了國際多學科協(xié)作診療數(shù)字化平臺iMDT,實現(xiàn)了不同學科頂級醫(yī)療人員的跨國、遠程協(xié)作。
樹蘭醫(yī)療數(shù)據(jù)基建完成后的十年中,大數(shù)據(jù)接入、影像科等各細分場景與AI技術的嵌套組合都以這一自研系統(tǒng)為基石。
近期,樹蘭集團宣布了“All in 科技”戰(zhàn)略升級,鄭杰提出,以“計算醫(yī)學”重構未來醫(yī)療模式,在落實AI未來醫(yī)療戰(zhàn)略方面,樹蘭醫(yī)療良渚醫(yī)學中心將發(fā)展為AI未來醫(yī)院。
據(jù)了解,2024年7月,樹蘭醫(yī)療良渚新城樹蘭國際醫(yī)學中心項目舉行主體結(jié)構封頂儀式,預計2026年完成建設并開始運營。
對于這座正在建設的AI未來健康醫(yī)學中心,鄭杰的構想是將更多的醫(yī)健閉環(huán)結(jié)合最新的AI與穿戴設備等新技術,為用戶量身定制“無邊界、全場景”的全生命周期健康醫(yī)療服務。在智能化方面,不僅需要考慮全新的算力、網(wǎng)絡、終端的基礎設施,還需要重構服務空間的流程設計,尤其與AI的匹配度,讓用戶的體驗更具智能化和隨身化,串聯(lián)起實體醫(yī)院場景、居家社區(qū)場景、虛擬線上場景。
為實現(xiàn)AI未來醫(yī)療戰(zhàn)略落地,樹蘭醫(yī)療正由內(nèi)至外有條不紊地推進工作。除了已經(jīng)上線的AI服務智能體Dr.Shu,后續(xù)還將為其疊加體重管理??浦悄荏w、肝病醫(yī)生助手智能體等能力。同時,樹蘭集團積極與行業(yè)內(nèi)各領域的優(yōu)秀合作伙伴進行戰(zhàn)略共創(chuàng),將嚴肅醫(yī)療的質(zhì)量嚴謹性,應用于高質(zhì)量AI健康醫(yī)療的數(shù)據(jù)底座,實現(xiàn)AI醫(yī)療能力與真實世界數(shù)據(jù)之間的反饋閉環(huán),提升AI醫(yī)療的準確率和普惠性。
綜合來看,樹蘭集團“All in 科技”的戰(zhàn)略本質(zhì)上正是圍繞計算醫(yī)學的系統(tǒng)布局,它不是簡單的醫(yī)療AI工具堆疊,而是多尺度、機制驅(qū)動的精準醫(yī)療范式,最終目標是實現(xiàn)生命仿真,真正構建未來的醫(yī)療生態(tài)。
IT出身的鄭杰驚喜于大模型應用的高潮迭起,他本以為將終其一生為“AI醫(yī)生”的到來鋪路,不曾想技術發(fā)展提前進入實踐兌現(xiàn)階段,他也迅速從準備姿態(tài)轉(zhuǎn)為躬身入局。醫(yī)療AI高速發(fā)展,樹蘭集團正全力以赴。