等候兩小時看病三分鐘的病人和連續一上午高強度運轉看診的醫生，人滿為患、一號難求的三級醫院和相對清閑的區縣、社區醫院，充斥著質疑、焦慮的醫患關系……長期以來，這些常見的情景構成了中國“看病難”問題中難以紓解的矛盾的表征，同樣也是對AI新技術應用與革新最為渴求的社會場景之一。

“醫院最需要高效和準確性的場景，在醫患比例差異過大的時候，通常兩者難以兩全，全靠醫生自己平衡。”張少典表示，“森億智能就是幫助醫生在每一個決策環節，不是完全基于一些經驗性的、既往的知識去做判斷，而是根據病人全面的診療數據進行更快速而精準的診斷，大大緩解醫生的壓力，提高效率。”

最難啃的骨頭

雖然中國有著全球最龐大的醫療數據，醫療信息化的建設也已經推行很多年，但醫療數據化和智能化才剛剛起步。

“我國醫療信息化的基礎設施還有待進一步完善，一是患者信息分散在醫院的不同系統里，形成一定的信息孤島；二是頭部醫院電子化進行得相對較好，但很多醫院仍舊是手寫病歷；三是標準尚待完善，不同醫生記錄的信息形式各不相同，亟需形成統一標準。”張少典告訴中新經緯客戶端：“做大數據、AI的基礎比較薄弱。”

因此，當AI試圖賦能這個最龐大的應用領域時，通常會從醫學影像“智能讀片”這類數據標準化程度較高、無需做數據治理的場景切入。

張少典偏偏選擇去挑戰那些龐大、繁雜的醫療數據——通過與醫院傳統CIS、EMR等不同的信息系統進行對接，以醫學自然語言處理技術對已有病歷信息進行識別、處理，在建立完整的、跨系統的整合數據的同時，產生具有針對性、個性化的診斷建議和風險預警。換言之，森億智能志在將傳統“各自為政”的醫院信息系統打通，將數據“孤島”變成真正能夠服務于醫生與患者、提供有效診療協助的大數據寶藏。

這是一個可以預見的浩大工程。“當前我國醫療行業面臨的嚴峻挑戰歸根結底是優質醫療資源的稀缺，AI恰能在優化供給上提高醫護人員的工作效率，而第一件事就是讓海量數據變得可用。”張少典說。

為了“讓數據變得可用”，森億智能要從一些龐雜而毫不“高大上”的基礎數據梳理工作做起，幫助醫院建立數據中心，提取、清洗、標準化糾偏、補全等等，打好AI應用的基礎。“這是個苦活，有多少人工就有多少智能”，張少典這樣形容這些工作的必要性。

醫生的可靠伙伴

難啃的骨頭最終被森億智能“啃”出了成果。

基于前期基礎性的數據標準化服務，加之森億智能的系統獨立于醫院原有系統，不影響現有系統業務，且標準化部署時間短，院內部署能確保數據安全等種種合理性規劃，越來越多的三級醫院開始打開大門，接受賦能。

2018年，國家衛健委發布《關于進一步推進以電子病歷為核心的醫療機構信息化建設工作的通知》指出，到2020年，三級醫院要實現院內各診療環節信息互聯互通，達到醫院信息互聯互通標準化成熟度測評4級水平。

對于已有所布局的森億智能而言，這次政策出臺無疑是難得的利好。“全國30多家三級醫院使用了森億智能的智能臨床科研、數據治理與信息平臺系統，其中一半已經完工，建設周期大概是半年。”張少典介紹說。

在AI時代，打通的大數據無論對患者、醫生還是醫院來說，都具有極為重要的意義。

“現在醫院對數據作為重大資產的意識越來越強，樓宇設備其實都是容易趕超的，但決定一家醫院長遠競爭力的是大數據資產，醫院和醫生多年的知識沉淀都在數據里，相當于是醫院的知識產權。”張少典解釋說。

在AI的加持下，典型的問診場景中，醫生能通過系統及時調取患者擁有的多維度診療大數據，更加完整、科學地呈現疾病的緣由和治療效果，同時得到系統提供的疾病診斷信息，根據醫生自身經驗和當場問診，更快速準確地進行診斷。

那么，掌握著大數據并可以做出診斷的AI系統能否代替醫生的工作？

“AI只是起到一個輔助作用，它的功能不在于替代醫生，而是提高診斷效率，降低誤診率。”張少典舉例說，在一般情況下，森億智能的AI系統與醫生的診斷重合度能夠達到95%以上，但AI能發現醫生在有限的診療時間內無法發現的問題并提示風險，同時會顯示判斷的依據指標，醫生可以針對這些指標迅速查驗是否真的存在問題。

在他看來，AI不大可能代替醫生。“診療是一個人性化的過程，對身患疾病的人，面對面交流很重要，倫理上患者也不大會接受一個機器給自己看病。”張少典說。

智能時代的“同病異治”

《2018-2023年中國智能醫療行業市場產銷態勢分析及未來發展前景預測報告》顯示，中國病理醫生與人口比例為1:70000，醫生不僅面臨著海量的臨床診療任務，同時還背負著科研壓力。

森億智能洞悉了這一痛點，其醫療系統打通了院內臨床數據、院外數據，搭建了科研數據平臺。據此，將臨床與科研進行無縫對接，同時支持科研產出和患者診療。

從每一個細小的局部提升醫療效率，同時為醫護人員減壓，正是張少典所期望的。

他舉例說明已經布局在上海一些醫院的深靜脈血栓預防系統所能帶來的實質性改變。通常血栓堵塞只是一瞬間的事情，但發生之前無法從外表觀測到，傳統醫院只能讓病人下床多走進行預防，或讓護士依據傳統經驗中的數十個臨床指標每天為患者進行手動評估打分，預判是否會發生靜脈栓塞。

“一個護士每天要花一定時間在問診觀察打分上，但所得到的判斷也是很模糊的，因為評分表是老經驗普適性的。”張少典說，“但我們的預防系統能夠每天自動根據患者檢查所得的所有數據，加上他的病情病史，判斷出是否有高危風險，直接發出預警。首先數據是全維度的，更加準確，其次直接省掉了護士每天打分的時間和人力。”

在他看來，這種類似的系統將會在不同病種上陸續投放，逐步改變每一個診療環節，而這種精細化變革將是無聲進行的。“未來3-5年，智能醫療系統很可能遍地開花。病人去看病的時候，不會明確感知到AI系統的作用，但確實無論診療還是處方，都將建立在綜合的大數據基礎上，真正實現個性化、精準化的診斷。”張少典說。

雖然已經深受客戶的認可，但在張少典看來，未來藍海廣闊，森億智能當前也只是邁出了一小步：“全國有2400家三級醫院，現在只是AI應用的早期，未來，我們希望用AI為醫療流程帶來一場深刻的變革。”