在近日举行的高盛TechNet China大会上,医渡科技执行董事兼首席财务官封晓瑛受邀参与“塑造未来医疗的AI解决方案”主题讨论,与晶泰控股、微医控股、联影智能等企业高管展开深度对话。封晓瑛女士以医渡科技的核心算法引擎“YiduCore”为切入点,系统阐释了AI如何破解医疗行业的效率、质量与成本难题。
产业转型深水区破局点
从三甲医院纷纷宣告本地化部署DeepSeek,到AI医生、AI助手轮番上岗,今年以来,被认为是最难攻坚的医疗领域,迎来了关键拐点。资源供需矛盾长期存在的医疗行业,引入AI来破解质量、成本和可及性的“不可能三角”已成确定性议题。
而AI技术的深度应用,本质上依赖高质量数据的支撑。但数据困境却成为行业拦路虎:国家卫健委统计信息中心数据显示,2020年国内三级医院医疗数据有效利用率不足20%;德勤最新报告则指出,全球医院生成数据的使用率仅3%。当海量医疗数据沉沦为“数据孤岛”,技术落地便陷入“无米之炊”的困境。
在此背景下,医渡科技“AI医疗大脑”YiduCore的价值锚点清晰显现——其通过构建“数据驱动算法-算法赋能场景-场景反哺数据”的动态循环,形成自我强化的飞轮,精准破解数据与技术的断层难题。
封晓瑛详细解释道,海量高质量的医疗数据是算法训练和优化的基石,YiduCore已累计处理分析超55亿份经授权医疗记录,医院网络覆盖超2800家,持续推动算法向更精准、更智能的方向进化。同时不断进化的算法模型,被深度应用于临床辅助决策、药物研发、医院管理、公共卫生等具体医疗场景,解决实际问题,提升效率与精准度,释放数据价值。在真实场景中的广泛应用,又持续产生新的、高质量的数据,为下一轮算法迭代提供“燃料”。——这种“数据规模×场景深度×算法精度”三维突破,使其在医疗数据利用率普遍低迷的行业现状中,开辟出从数据要素到智能应用的转化通路,为破解医疗AI落地难题提供了新范式。
直击场景痛点
针对医疗行业智能化转型的深层痛点,医渡科技依托YiduCore,正以场景化解决方案构建破局路径,以智能技术串联起“医-药-险-患者”全产业链生态服务闭环。
医院全面智能化:封晓瑛指出,在医疗智能化的浪潮中,大模型多任务引擎的技术特质让医疗机构全面实现智能化成为可能。然而,大模型在医疗场景中的应用面临诸多挑战,如何统一管理多种不同类型的大模型、如何利用医院数据进行模型微调、如何保证知识库检索的效果避免幻觉、如何与数据打通并整合传统AI技术,都是大模型医疗应用过程中亟待解决的问题。医渡科技打造的AI中台,通过统一管理多类型模型、打通医院数据与知识库、融合大模型与传统AI技术,帮助医院夯实智能底座,掌握自主的AI建设能力,真正实现“授人以渔”。
目前,医渡AI中台已完成全国30家知名三甲医院首批部署应用,其创新性的“软硬结合、训推一体”架构助力医疗机构实现“敏捷创新”——病历书写从传统5分钟手工作业到30秒智能完成,TNM分期评估耗时减少70%,1分钟医生就能自主打造自己的专属智能助手,强大的场景适配性串联起诊前、诊中、诊后全链条医疗服务。
临床试验提效:临床试验是药物研发上市的关键环节,是评价新药能否上市的主要依据,也是药物研发过程中资金和时间投入最多的环节,存在患者筛选人工成本高、多中心数据标准化困难、监管证据生成周期长等核心瓶颈。医渡科技针对临床试验各环节的专业性与独特性,定制专属解决方案,开发一系列智能体应用,实现全链路AI化,使临床研究效率得到指数级提升。其中,iRecruitment 智能患者招募系统能够节省超过90%的人工配置成本,iEDC解决方案实现数据采集统计全链路自动化,打破临床试验数据管理困局。
健康管理普惠化:面对惠民保业务区域数据割裂、精准风控能力不足、产品个性化程度低等挑战。医渡科技依托YiduCore精准预测城市人群健康风险,通过智能化保险产品设计实现普惠定价的同时,确保保险产品的可持续性。截至目前,医渡科技已经深度参与了北京、深圳等4省12市“惠民保”项目的开发和运营,累计服务参保用户超3400万人次,为万千家庭带去了保障。同时医渡科技利用大模型、数字疗法等技术,将传统治疗与院外管理和生活方式干预相结合,糖尿病数字疗法已成功落地海南陵水、天津经开区等地,公司正在探索老年痴呆、减重等更多数字疗法技术与产品。
从医疗数据要素的激活到临床场景的深度渗透,从医院智能化基建到普惠健康管理的落地,医渡科技的实践印证着:医疗AI的终极价值,在于打破技术孤岛实现全链条赋能,在于突破地域限制构建均等化服务,更在于用持续迭代的技术能力回应真实世界的健康需求。
“医疗智能化转型需要构建‘数据合规流通、技术协同创新、场景多元验证’的产业生态”,封晓瑛女士在会上表示,医渡科技将始终以临床需求定义技术边界,以场景价值检验创新成效,推动AI真正成为医生的“智能助手”、患者的“健康管家”、产业的“效率引擎”。
