【首发】颐圣智能获千万元pre-A轮融资，AI辅助医院解决病案质控问题
动脉网第一时间知悉，北京颐圣智能科技有限公司（以下简称颐圣智能）近日完成千万元pre-A轮融资，本轮融资由梅花创投领投，老股东远毅资本继续跟投，北拓资本是本轮融资的财务顾问。据悉，本轮融得资金将主要用于颐圣智能AI病案质控产品的持续升级和市场推广。
随着新医改的逐步深入，医院精细化管理正成为未来医院发展的重点。基于医疗大数据的智慧医疗赛道，由于政策的推动和医院管理理念的重塑，目前正处于爆发性发展的前夜，在未来5年，或有机会成长为一条全新的千亿级赛道。近几年，各类创新企业和技术公司选择不同的产品方向，持续涌入这条宽广的赛道。
颐圣智能创始人&CEO周禹同告诉动脉网：“但只有当数据真正被用于决策时，数据才能给客户带来价值。AI病案质控恰恰就是这样一条赛道。”在颐圣产品落地的每家三甲医院，系统高频触达每位临床医生，每天质控上万份住院和门诊病案，反馈数千条病案数据严重缺陷。在DRG支付体系下，公司的AI病案质控系统每年可帮医院找回数千万甚至上亿元的经济损失。
“AI病案质控是一个典型的严肃医疗产品而非信息化项目，由于医院客户对于质控系统不能错、不能漏的严苛性能要求，产品研发壁垒极高”，周禹同说道。颐圣智能在2018年初就瞄准了AI病案质控赛道，成为国内首家专注于病案质控的医疗人工智能企业，并在当年获得了远毅资本天使轮的融资。
过去3年，该公司完成了对“质控级”NLP引擎的潜心打造和内涵质控产品的深入打磨，在2020年正式完成产品攻坚，成功建立标杆医院，并完成商业化的突破。
凭借优秀的产品解决方案和医院客户端显著的应用效果，2020年中，颐圣智能成为阿斯利康在DRG和病案质控领域的唯一合作伙伴，双方在产品商业化推广中紧密合作。
在欧美国家， 病案质控是AI技术在医疗领域最早商业化落地的场景
“There is no bigger provider opportunity on the horizon to maximize financial health than to improve the accuracy of provider clinical documentation.”
— Doug Brown, Managing Partner of Black Book™
“对于医疗服务机构来说，短期内，没有比提高临床医疗文档质量更能最大化财务报表的方法了。”
— Doug Brown, Black Book™ 执行合伙人
据2019年BlackBook调研报告数据显示，全美已有44%的医院已经将AI技术应用于病案质量的提升上。AI病案质控可以为医院运营带来多维度的价值，其中之一便是收入提升。
周禹同指出，“如果看欧美市场的应用效果，AI病案系统的ROI（投入产出比）对医院来说是极具吸引力的。每年百万美元的投入，可以获得千万美元的收入提升，也就是说，一个月时间就可以回本”。
在美国，基于AI技术的病案质控（CDI）和自动编码（CAC）是一个60亿美元的赛道，且行业集中度极高，3M和Optum两家头部企业占据了70%以上的市场份额。
“行业的市场格局其实和这个领域的技术和产品特征是息息相关的。AI病案质控不同于医疗信息化赛道，产品的标准化程度极高。而且AI技术在应用过程中可实现算法的自我迭代，应用越广，结果越准，具有显著的数据飞轮效应。最重要的是，这套系统保障的是医院最核心的医务管理和医保管理业务，1块钱的投入可以带来10块钱的收益，医院永远只会采购最好的产品。”周禹同补充道。
国内病案质量问题普遍，
影响医疗质量的真实评价与医保支付
“DRG时代已经到了，但到底是什么影响DRG时代下医院管理转型呢？其实是病案。”周禹同告诉动脉网，医院对于DRG最直观的感受是其排名和医保付费受到了影响，而这两项由病案首页和医保结算清单决定。
在全新DRG/DIP支付体系下，病案数据成为链接临床系统和支付系统的桥梁。然而，令人遗憾的是，国内病案质量普遍不能展现高水平的医疗质量。
原因在于，医院的临床质量是高年资医生、主任们来把关，但是写病历的往往是在校生、规培生、进修生等低年资医生，其临床思维与主任专家有极大的差距。很多对于患者病情有影响的临床分析、证据会被这些低年资的医生在记录病案的过程中遗漏，导致数据、信息失真，不能充分体现出专家对于临床诊疗过程的思考与分析。在提炼成病案首页和国际疾病分类编码时，这些诊疗分析和证据链的缺失又导致编码漏编、错编和低编。
这就会带来两个问题：一个是医疗质量被低估，另一个是DRG入组正确率无法被保障，最终医保无法足额付费，造成医院的经济损失。因此，无论从医疗质量评价还是医保的角度，数据质量的提升都是关键中的关键。
然而，中国医疗资源紧缺，具有相关医学背景的毕业生尚不能满足临床岗位的需求，合格、优秀的病案质控人员更是存在着巨大的人才缺口。2019年中国住院患者量为21183万人次，意味着每年有超2亿份住院病案需要质控。而目前在全国一万两千多家三级和二级医院内，持证上岗的质控员与编码员数量仅有数千人，供需极度失衡。
AI技术的发展，为这个行业困局提供了一个全新的解决方案。
政策变革与技术进步共同驱动，
赛道进入快速增长周期
过去两年，随着一系列医院精细化管理转型相关的政策文件密集出台（包括国务院在2019年1月推出的公立医院绩效考核工作意见和2020年3月下发的深化医疗保证制度改革意见，以及2020年12月刚刚出台的全新三级医院评审标准），病案数据已经开始切实影响医院经营管理的方方面面，决定医院的面子（排名）和里子（收入）。
数据驱动的医院精细化管理时代已经到来。AI病案质控作为智慧医疗赛道最重要的基础设施，医院对其的采购需求将在未来几年内快速爆发。
作为已经拥有成熟落地产品的企业，颐圣智能在AI病案质控这条蓝海赛道落步“快”、“准”、“稳”，争做最紧密周全的布局，占领市场先机。周禹同告诉动脉网，“我们在每天和医院客户沟通过程中，能切实感受到医院客户对于病案质量提升的迫切需求，公司产品的定价在过去半年间也快速增长。”
98%的临床采纳率，
用产品品质定义行业门槛
周禹同向动脉网介绍了某家顶级医院应用颐圣智能AI病案质控系统的运营效果数据：颐圣智能的产品能够帮助医院实现94%的内涵质控覆盖率，在46.2%的病案归档前发现编码缺陷，3日内缺陷修正率近100%，并通过AI技术实现十余项医疗核心制度的常态化监控。
在周禹同看来，临床采纳率可以作为检验病案质控系统的一个金标准：系统给医生指出错误，医生进行修改就表示采纳意见，不做修改或者申诉就是不认可算法结果。目前，颐圣智能产品在医院应用的临床采纳率已经达到了98%。而医生在接收到质控结果之后的所有修改行为，包含采纳质控结果后对病案内容修改，或不接受系统质控结果后的申诉申请，则都会成为驱动算法持续迭代的标签，形成数据飞轮。
“深度挖掘医院的真实需求，用需求驱动技术，用技术真正解决真实世界中存在的问题。”周禹同认为，AI病案质控是一个典型严肃医疗产品，而不是一个信息化的产品。想要做出满足临床需求的产品，必须深入理解医疗质控的应用场景的任务目标，才能构建所有底层算法和产品架构。
在产品的整个开发流程中，颐圣智能不仅打造质控级专用的语料库，进行NLP算法的训练和迭代，还在真实医院应用场景下进行产品多轮打磨。“一步都不能少”，周禹同表示，“对于医疗质控产品来说，品质永远是速度的前提和基础。”
根据美国市场多年的应用实践数据，AI病案质控系统每年可以帮医院找回5%左右的收入损失。中国2019年医保支出2.1万亿，其中70%以上用于住院患者的报销。中国由于病案质量基础差，提升空间其实远不止美国5%的水平。颐圣智能保守估计，AI技术若能够帮助医院找回5%左右的收入损失，就能给终端医院客户带来超过1000亿的行业价值。
目前，颐圣智能病案质控产品已落地多家三甲医院，完成多个百万级采购合同，业务全面进入商业化加速期。
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