本文來自森億AI醫(yī)療。
現(xiàn)如今，無論新興行業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)，都在如火如荼地推進著數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字經(jīng)濟已成為當下社會發(fā)展進程里不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。
回顧近幾十年來醫(yī)療這一傳統(tǒng)行業(yè)的信息化發(fā)展歷程，不禁讓我聯(lián)想到了近幾年來汽車行業(yè)的發(fā)展，汽車已經(jīng)從傳統(tǒng)的交通工具逐步演變成為了新一代的智能終端，而這一演變過程與醫(yī)療數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著高度的相似性。
行業(yè)的發(fā)展總有著驚人的一致性
自上個世紀末以來，汽車工業(yè)已經(jīng)發(fā)展了100多年。從第一輛時速18公里的三輪汽車，到如今只需三秒就能從零加速到時速100公里的超級跑車，汽車作為交通工具的屬性已經(jīng)非常成熟。而在未來，汽車的關(guān)鍵特性將會是移動智能終端，本質(zhì)是車云一體的融合體驗，云端應(yīng)用承載了持續(xù)的內(nèi)容創(chuàng)新，實現(xiàn)了從數(shù)據(jù)到信息到知識到智能的轉(zhuǎn)化。
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正如近幾年來炙手可熱的“自動駕駛”技術(shù)，通過各種傳感器如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等對外部環(huán)境進行感知并采集數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、難例挖掘、數(shù)據(jù)標注以及模型訓(xùn)練這五大環(huán)節(jié)訓(xùn)練感知模型，讓汽車看清并識別路面障礙，進而進行路線規(guī)劃和動態(tài)決策。
乍看之下，汽車行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)毫不相關(guān)，但細細琢磨便會發(fā)現(xiàn)，行業(yè)的發(fā)展總有著驚人的一致性——現(xiàn)代醫(yī)院的管理模式也已逐步從經(jīng)驗驅(qū)動、業(yè)務(wù)驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動，“數(shù)據(jù)智能化”創(chuàng)新應(yīng)用如針對單病種的全過程質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)支撐下的院內(nèi)績效考核等，都在推動各級醫(yī)療機構(gòu)踐行價值醫(yī)療，其發(fā)展水平已成為醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵衡量指標之一，如何高效利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)指導(dǎo)管理正是當前醫(yī)院管理者們面臨的挑戰(zhàn)。
技術(shù)越多就越好嗎？
不少院長表示，隨著近幾十年來醫(yī)療信息化的發(fā)展，各家醫(yī)院的平臺建設(shè)和數(shù)據(jù)互通共享已逐步走上正軌。然而，擁有醫(yī)療數(shù)據(jù)是一回事，能把數(shù)據(jù)價值釋放出來又是另一回事，能持續(xù)不斷且高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化則又達到了一個新高度。
誠然，大數(shù)據(jù)，人工智能，云計算等各種各樣的技術(shù)在近幾十年如雨后春筍般出現(xiàn)，而它們終究只是解決問題的手段，場景才是檢驗技術(shù)的“金標準”。實現(xiàn)從數(shù)據(jù)洞察到業(yè)務(wù)智能不僅是技術(shù)手段的更新?lián)Q代，更應(yīng)該是業(yè)務(wù)變革的內(nèi)涵創(chuàng)新。
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業(yè)務(wù)流程重構(gòu)的“陣痛”
是醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路
想必院長們或多或少都聽到過臨床科室對信息化系統(tǒng)的“吐槽”，一方面是臨床科室的需求沒有得到滿足，另一方面是系統(tǒng)研發(fā)跟不上需求增長的腳步。
“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”絕對不是一句口號，要想“轉(zhuǎn)對方向”，且跟上時代步伐“快速轉(zhuǎn)變”，醫(yī)院需要從業(yè)務(wù)底層邏輯出發(fā)，利用好新興技術(shù)，快速匹配需求和供給，即業(yè)務(wù)和技術(shù)，在對的時間，以對的方式，用對的產(chǎn)品滿足用戶需求。
2021年6月4日，國務(wù)院辦公廳發(fā)布《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推動公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的意見》，計劃到2025年，建成一批發(fā)揮示范引領(lǐng)作用的智慧醫(yī)院，形成線上線下一體化醫(yī)療服務(wù)模式，進一步增強醫(yī)療服務(wù)區(qū)域均衡性。可見，如今的醫(yī)院需要的是一體化的體系建設(shè)——融合全流程診療業(yè)務(wù)的連續(xù)性臨床工作平臺。
而在過去的二十年間，醫(yī)療信息化的快速發(fā)展，一方面要打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，另一方面又要在高速推進信息化建設(shè)的過程中避免流程操作的重復(fù)。我們不難發(fā)現(xiàn)，被寄于厚望的“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”既不是快速見效的“救命稻草”，也不能拿來照搬“隨波逐流”，在醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中必然會迎來業(yè)務(wù)流程重構(gòu)的“陣痛”。
減輕業(yè)務(wù)變革“陣痛”，
醫(yī)院需要什么樣的運營體系？
以前，我們普遍運用瀑布式開發(fā)模式來推進產(chǎn)品研發(fā)和運維。瀑布模型是最典型的預(yù)見性的方法，嚴格遵循預(yù)先計劃的需求、分析、設(shè)計、編碼、測試的步驟順序進行。瀑布式方法在需求不明并且在項目進行過程中可能變化的情況下基本是不可行的。雖然敏捷軟件開發(fā)以用戶的需求進化為核心，采用迭代方法進行解決了部分問題，但依然無法有效解決內(nèi)容持續(xù)運營迭代的需求。
而新一代醫(yī)院信息化的核心能力關(guān)鍵是構(gòu)建以知識為核心的一體化開發(fā)運營體系，加速人工智能工程化，確保業(yè)務(wù)內(nèi)涵的持續(xù)交付和不斷優(yōu)化。要實現(xiàn)這一目標從技術(shù)上可以總結(jié)為涵蓋四大領(lǐng)域的一體化開發(fā)運營體系建設(shè)。
首先，我們來談?wù)剶?shù)據(jù)運營體系（DataOps），可以簡單理解為大家熟知的數(shù)據(jù)治理的工程化，旨在支撐數(shù)據(jù)應(yīng)用大規(guī)模部署，本質(zhì)上是要實現(xiàn)對數(shù)據(jù)端到端的全程管理，包含源數(shù)據(jù)模型、元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、自然語言處理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)安全等方面。通過全過程的融合監(jiān)管一體化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)運營的持續(xù)交付。這就好比汽車自動駕駛背后的“實時導(dǎo)航地圖”，汽車在行駛過程中需要持續(xù)更新收集“路況信息”，不斷調(diào)整“地圖”，為精準的路線規(guī)劃與導(dǎo)航打下數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
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人工智能技術(shù)的成功，既要具備數(shù)據(jù)、算法、算力三要素，又要依托于強大的人工智能工程能力，才能讓復(fù)雜的人工智能技術(shù)大規(guī)模加速落地。人工智能模型運營體系（MLOps）是實現(xiàn)模型從設(shè)計、特征工程、模型訓(xùn)練、模型評估到部署應(yīng)用和持續(xù)優(yōu)化的一體化管理。我們再把目光轉(zhuǎn)向汽車自動駕駛，人工智能模型的“成熟度”——讓人工智能技術(shù)能夠大規(guī)?？焖俾涞厍页掷m(xù)調(diào)優(yōu)的能力將影響其訓(xùn)練效率、訓(xùn)練能力、訓(xùn)練準確度等，最終決定汽車在復(fù)雜多變的路況下的應(yīng)變能力。
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上述兩個運營體系都是基礎(chǔ)性工作，而將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)智能需要研發(fā)運營體系（DevOps）建設(shè)，實現(xiàn)應(yīng)用開發(fā)、應(yīng)用運維和質(zhì)量保障部門之間溝通、協(xié)同和有機的整合。除了傳統(tǒng)的軟件功能版本更新迭代之外，更多的是業(yè)務(wù)內(nèi)涵的持續(xù)更新迭代。比如針對單病種的全過程質(zhì)量管理、臨床重點專業(yè)管理指標、臨床輔助決策知識規(guī)則等內(nèi)容生產(chǎn)配置、版本更新，都需要自動化管理、發(fā)布和更新，運行性能監(jiān)測等。同樣的道理，對于汽車自動駕駛來說就是將“實時導(dǎo)航地圖”與“AI體系”的有機結(jié)合，確保一輛配置自動駕駛模塊的智能汽車能夠順利投放量產(chǎn)并持續(xù)進化迭代。
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最后，也是最重要的一點，要讓開發(fā)運營體系的車輪快速運轉(zhuǎn)，其核心在于知識運營體系（KOM）。只有通過醫(yī)學業(yè)務(wù)知識將三大運營體系串聯(lián)起來，以臨床思維為出發(fā)點，以醫(yī)學為本，才能持續(xù)深化應(yīng)用的價值、快速滿足臨床業(yè)務(wù)和管理需求。
