数字病理、健康管理……，申挚医疗在如何布局信息化？
病理学曾被“现代医学之父”威廉·奥斯勒称作“医学之本”。作为基础医学与临床医学之间的“桥梁学科”，以及绝大部分疾病诊断的“金标准”，其重要性不言而喻。
然而这一能够阐明疾病本质，进一步探寻疾病发生规律的科学，却长期在临床中处于边缘化位置。《2019年全国病理质量报告》显示，我国平均每百张病床病理医师数量仅0.55人，各省、自治区、直辖市均未达到中国病理科建设最低要求。
供需不平衡，带来结构性失衡。不仅病理医务工作人员总体处于超负荷运转状态，病理科质控和诊断水平亦难以提升。
另一方面，病理资源分布不均（二级医院病理科医师数量过少，少于两位病理科医师的医院，三级公立医院占比18.3%，而二级公立医院则仅占比69.2%）、较长病理医师培训周期、人才缺失与分级诊疗政策的推进矛盾交织。
病理领域可谓痛点清晰。数字技术的兴起，则为解决这一难题提供了一剂药方。
以人工智能为例，这项具有深度学习能力的技术能够对医学影像进行迅速且标准化的处理，并对可疑影像进行勾画、渲染，进而给出诊断建议。具体到病理领域，人工智能技术的应用则能在一定程度上提升病理医生的工作效率、检测准确率，并进一步使优质医疗资源下沉，赋能基层。
自2019年起，AI诊断公司产品接连获批，更是为该赛道注入了一定信心。
成立于2017年8月的上海申挚医疗科技有限公司（以下简称“申挚医疗”），便是一家以数字病理为切入口，基于先进技术和先进算法做智慧诊疗的企业。申挚医疗通过AI+数据驱动全病程精细化管理，提升诊疗效率、改善健康水平。
全病程精细化管理
成立时间虽不长，但对于智慧医疗申挚医疗有自己的见解——借助病程数据和医疗大数据算法驱动，实现从辅助诊断，到辅助治疗，再到智慧随访一体的全病程精细化智慧管理。用更垂直和精准的信息化专科诊疗服务帮助患者高效问诊和康复。
基于这一套逻辑，目前申挚医疗除病理流程管理软件、人工智能驱动的省/市级病理数据中心、移植专病库及智慧诊断、早期癌症治疗方案、智能药典和数字化病理远程阅片及标注系统，以及其他智能软、硬件产品外，还自主研发并投入市场智慧专病（移植、肿瘤专病人工智能诊疗平台）和智慧健康（个体健康画像、健康状况评估和重病筛查/风险预警的全面健康管理服务）产品。
同时，申挚医疗还拥有自主研发的诊断规则、知识图谱、治疗方案、客户信息等有效大数据，以及智慧互联网医院建设、智能化提升技术和解决方案。
可以看出，申挚医疗的优势正在于其对智慧医院的理解，以及对相关业务链的建构。
以其核心产品病理管理系统为例，面对当前医院的“数据孤岛”现象，以及病理科医生经验难以量化等痛点，申挚医疗的病理管理系统首先实现了与院方HIS系统的无缝对接。病理科能从HIS或电子申请单上提取病人信息，病理医生将病理报告内容审核后，将诊断信息发送到HIS系统，以病理报告方式显示给临床医生查阅。
在诊断结果出来前，该病理管理系统还可发送相应的病例状态（如已登记、已取材、已初审、已复审、报告延期及其原因等）到HIS系统，让临床医生了解该病例在病理科所处的工作状态。有效提升病理医疗信息管理水平，提供保证病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的能力。
其次，该病理系统还提供质控指标查询统计（标本规范化固定率、HE染色切片优良率、免疫组化染色切片优良率、术中快速病理诊断优良率、组织病理诊断及时率、细胞病理诊断及时率、各项分子病理检测室内质控合格率、免疫组化染色室间质评合格率、各项分子病理室间质控合格率、细胞学病理诊断质控符合率、书中快速诊断与石蜡诊断符合率、临床诊断符合率等）。
其三，从登记取材，到制作玻片和玻片扫描医生都可以利用病理科流程管理及质控软件进行操作。运用这一系统的优势在于，在数字病理图像管理系统中，可以对扫描完的数字病理图片进行数据管理。同时，还可以利用AI辅助诊断系统和病理知识结构进行分析，医生可以在AI数字病理阅片系统上直接看到各病种的病理信息，系统还会自动生成量化的病理分析报告和电子病理报告供临床医生进行诊断方案的制定。
最后，病理医生还可以对系统生成的分析报告进行反馈和标注，通过AI训练进一步提升系统诊断的精准度。
如今，申挚医疗主要服务于上海中山医院、肺科医院、上海市公共卫生临床中心、儿童医学中心、菏泽市立医院等。
在与上海市公共卫生临床中心合作过程中，申挚医疗了解到该医院存在原有体检系统、病理系统难以满足日益增长的相关数据处理需求；互联网医院线上业务开展需要；院内系统接口混乱，难以管理、与新业务系统对接困难等问题，通过对医院原有的系统升级改造，全流程、一体化地解决智能体检、智慧病理、互联网医院问题，通过统一数据服务接口坞平台，规范了院内数据，满足医院信息化建设需求。
而面对区域病理板块信息化建设需求，申挚医疗则对区域医院进行统一的病理人工智能平台建设，同时利用深度学习、智能标注与智能识别进行区域市级医院的病理报告的智能辅助诊断，实现了区域市级医院之间病理报告的互联互通与共享浏览，建设基于病理数据的人工智能科研平台。
申挚医疗所开展的业务，还有许多。究其内核，即是以病理为主体，以智慧健康管理为驱动，将企业自身作为智慧医院建设“工具包”，多维解决医院信息化建设难题。
基于其主线业务、技术与数据积累，公司目前还开发出了通过构建海量疾病病理鉴别诊断知识库，基于医院真实患者数据的病例库，为病理医生诊断提供可靠诊断知识与临床诊断、教学知识支撑的KuPath智慧病理助手。以及AI+数据驱动，精确描绘PHIS个体健康画像，以患者为中心构建的全流程、自动化的患者随访管理体系——脉芽-智慧健康管理。在实时全病程监测患者指标数据变化，辅助医生高效诊疗和全病程精细化管理随访的同时，实现为用户提供精准、持续和定制化的健康管理服务。
写在最后
从2016年AlphaGo以4:1的战绩战胜世界围棋顶级棋手李世石，到2019年宫颈癌筛查机器人凭借100%的准确率战胜10名病理科医生。人类对于人工智能的探索从未停止。
借助技术发展的东风，一大批企业应运而起。但摸清路究竟应怎么走，厘清医疗场景建设要点何在，或许才是技术能否积极赋能产业的关键所在。
不同于部分企业，申挚医疗以人工智能和数据为驱动，从最底层开始，做基础能力建设，对业务进行精细化拆分、搭建，使业务能够以块状的形式逐步扩充到其他疾病，进一步下沉基层，加大企业影响力。
这支有自身生长逻辑的企业究竟能够走多远？让我们拭目以待。
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