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做好大健康产业连接器,奈特瑞正在推进B端企业的AI应用

李成平 2024-05-15 08:00

奈特瑞
http://www.netrain.com/
企业数据由 动脉橙 提供支持
数字化转型服务提供商 | PreA轮 | 运营中
中国-北京
2022-02-18
融资金额:数千万人民币
SIG
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作为国内领先的数字医疗生态服务商,奈特瑞再次登上2024年未来医疗100强创新榜,荣获“未来医疗100强·年度创新企业”荣誉。这也是奈特瑞连续第三年荣登“未来医疗100强”榜单,其科技实力和创新能力可见一斑。

 

在2024年5月9日上午举办的“VBEF未来医疗生态展会——互联网医院与智慧医院论坛”上,奈特瑞董事长兼CEO曲毅先生作为重磅嘉宾受邀分享了题为《数字医疗AI应用与探索》的主题演讲,并讲述了奈特瑞以先进技术深耕数字医疗领域的实践故事。


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搭建AI应用开放平台,降低企业进入AI应用市场的门槛


医疗AI技术从早期的规则算法到现在的深度学习和自主决策,不仅见证了计算能力的巨大飞跃,也对医疗领域实现了深度赋能。随着算法算力和计算机硬件水平的提升,AI技术在医疗领域的应用越来越广泛,为疾病检测与诊断、治疗规划、药物研发等带来了革命性改变。

 

医疗AI的未来应用也将更加智能化、个性化和普适化。”曲毅在演讲中提到。

 

曲毅认为,随着AI技术在医学图像处理、自然语言处理、机器学习等方面取得更大突破,医疗AI将更加智能地理解和处理医学信息;同时也将变得更加个性化,能够根据患者个体差异和需求,提供更加精准的、定制化的治疗建议和服务。此外,随着技术的普及化,医疗AI将不再局限于大型医院和研究机构,而是更多地融入到日常诊疗中。

 

在医疗服务领域,AI技术已经应用到了诊前的智能问诊和健康管理、诊中的疾病诊断和辅助决策,以及诊后的康复辅助等医疗健康全流程。“我们将关注点聚焦到互联网医院上发现,大部分的医患互动发生在院外,尤其是涉及到营养健康、康复这类健康管理问题。其中,AI在实时管理、快速相应和贴心服务上有很大应用空间,提高服务效率的同时,降低医院运营成本。”曲毅说到。

 

始终坚持以技术推动数字医疗发展的奈特瑞,也在针对互联网医疗的具体需求进行优化和改进,将AI技术快速应用到业务体系中。例如,奈特瑞推出基于AI模型的智能医生助理、智能随访和智能量表系统,为互联网医院提供全面的数字化解决方案。

 

曲毅在访谈中对以上数字化解决方案的内涵价值进行了详细介绍。具体来看,智能医生助理通过学习大量的医疗知识和病例数据,快速地提供诊断建议和用药指导。智能随访系统则可根据医患需求,制定个性化随访计划并辅助执行,保证患者治疗效果的同时,提高医生的工作效率。智能量表系统则作为医生的精细化患者管理工具,帮助医生便捷制定和调整患者治疗方案,为患者提供个性化诊疗服务。

 

需要注意的是,奈特瑞的企业定位是一家数字医疗生态服务商,致力于充分发挥产业连接器的作用,为大健康产业链实体企业提供更精准的资源要素配置。因此,已建立AI业务的奈特瑞,正在积极帮助客户更好更快地应用AI。


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例如奈特瑞搭建互联网医院AI应用开放平台,通过在平台内提供训练模型,允许企业将自身有价值的数据投喂给相应模型进行训练,帮助企业满足打造自身AI的诉求,降低企业使用AI的门槛,实现企业价值最大化。

 

曲毅提到,当前的互联网医院已发展进入后运营时代,其服务内涵也从拿牌照、搭系统等基础设施建设,升级为互联网医院平台应用能力提升和持续运营服务。基于此,奈特瑞也在不断强化自身技术水平和业务能力,在获取牌照的基础上,高效赋能全产业链,为客户提供资质、资源、运营、合规四位一体的全方位解决方案

 

目前,奈特瑞已为300+医疗大健康领域企业完成了数字化升级,客户包括了实体医疗机构、生物科技企业、连锁药店、体检机构、保险公司、养老机构、医药企业等。曲毅透露,奈特瑞在2024年将继续“夯实基础”,加大技术投入的同时,加速促进信息化产业的落地,依托自身数字化能力帮助更多园区实现数字化产业布局。


小模型、数字人、跨界融合将是医疗AI的未来趋势


曲毅直言,作为一项新型技术,AI在医疗领域仍处于起步阶段,还面临着诸多挑战。其中,数据是现阶段阻碍医疗AI高速发展的一大问题。

 

首先,医疗AI需要大量的医学数据来进行训练和学习,且在获得海量高质量数据之后,持续加强数据的保护措施,确保敏感信息不被泄露和滥用。其次,在使用医疗AI的过程中,还需要严格遵循伦理规范和道德准则,确保其应用符合人类的价值观和法律法规要求。最后,透明度和可解释性也是一个挑战。医疗AI的决策过程往往是复杂的黑盒子,我们需要建立有效的解释机制,让人们能够更为充分理解并信任医疗AI的结果和决策。

 

拥有多年互联网IT背景的曲毅,针对医疗AI的未来趋势,提到了小模型、数字人、跨界融合三个关键词。

 

曲毅认为,用更精准的小模型去训练医疗专业知识,反而会更经济、更实惠、更有效。通用大模型的训练往往是千亿、万亿参数规模,对算力资源要求较高,且并非所有的医疗场景都需要部署大模型。相较之下,小模型在训练速度、运行成本、数据本地化与特定任务处理方面更具优势,特别是在医疗健康、金融法律等数据敏感领域倍受青睐。

 

目前,奈特瑞已成功构建了男科、皮肤科等十余个专病医疗AI模型,并在临床任务上表现出了优异性能。曲毅总结到,大模型和小模型各有其精度和应用领域,将在未来呈现长期共存的状态。奈特瑞也将积极与医疗大模型企业合作,为行业客户提供更完善的数字医疗解决方案。

 

可打造高度拟人化、可交互的医护数字人系统,满足各类健康用户的智能化交互需求。曲毅分享到,随着政策体系的日趋完善,互联网医疗已成为普适资源,其全国数量已超3000家;且受疫情影响,线上医疗用户数量实现跨越式增长,互联网医疗市场规模持续扩大。而要让这些互联网医院持续运营下去,做好患者的院外管理极为重要。以医护数字人为例的交互式AI能够持续提供专业的在线服务,帮助医患沟通,也能缩小患者信息差,提高就医用药体验。于医院而言,使用医护数字人系统,也能降低医院的运营成本。

 

此外,医疗机构、科研机构和企业之间的紧密合作也是推进医疗AI发展的关键。在AI领域,医疗数据不再只是被存储和记录,实现高效流动,其价值才能被充分挖掘和利用。为了更好地利用医疗数据并促进医学研究,跨行业的合作将变得越来越重要。

 

曲毅最后强调,通过跨界融合,医疗AI能够打破传统医疗模式的局限,为患者提供更加高效、便捷、精准的医疗服务。同时,奈特瑞也希望能与产业内各方力量加强合作,共同推动医疗AI技术的研发和应用。

相关赛道 医疗信息化
注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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