· 企业名称

山西迈普锡医院信息咨询有限公司

· 企业简介

山西迈普锡医院信息咨询有限公司专注于医疗大数据管理、挖掘分析与应用，构建以患者为中心、疾病为单元的产品和服务体系，经过医疗与大数据技术跨界研发拥有疾病风险评估系统、临床诊疗模型、以患者主诉为中心的疾病疗效评价（mPRO随访）系统三大应用软件，医学影像辅助识别系统、山西分子影像云系统和Asc医院数据集成平台，为医院提供专业的临床数据管理解决方案和硬件设备以及云存储存和云计算、云应用，为健康管理、临床科研和患者随访管理提供全面的数据分析与科研解决方案。

· 申报项目名称

迈普锡医疗AI科研平台

· 项目基本信息

【用户范围】应用于医院

【适用平台】适用于各大医院

· 申报项目详情概述

【项目背景】

近年来，大数据技术与医学影像辅助诊断的有机融合产生了新的影像组学方法。该方法通过研究海量医学信息及影像数据存储、提取海量信息特征与建立模型，实现肿瘤识别，凭借对海量影像学数据进行更深层次的挖掘、预测和分析，帮助医师作出准确诊断，具有重要临床价值。目前，影像组学方法已应用于肺结节诊断，预测肺结节良恶性的准确率达76.10%，表明其在肺结节诊断中的可行性。基于以上背景及原因，成立了大数据与视觉计算研究所，团队以中北大学副校长曾建潮教授为核心，针对影像大数据的存储、分析及可视化，开展医学影像大数据与人工智能技术在临床诊疗、临床科研方面的研究工作。

山西省医疗健康大数据重点科技创新平台的筹建，以当前医药卫生发展重大需求为导向，以协同创新为牵引，吸纳各级医院、企业、政府和高智人才的创新力量，将人才培养、科学研究、临床诊疗和社会服务等多功能融为一体，构建有利于创新发展、资源整合、人才集聚、服务社会的政产学研用一体化共享平台。通过校企和院校等创新力量的深度融合，以及现已拥有的医疗健康大数据优势，围绕科技创新、人才培养和满足医疗需求三条主线，借助山西医科大十三所附属医院乃至国内、国际的优质医疗资源，研发、部署一套适应于我省医疗卫生行业（卫生主管部门、医院、社区卫生服务中心、药企）大数据挖掘与分析的低成本、高性能、高扩展性的省级应用平台，通过对全省医疗机构原有数据资源的有效存储和分析，为医疗卫生行业提供更完善和精准的大数据分析服务，提升卫生主管部门和医院的效率，降低卫生行业的运营成本，构建基于云端的互联网+医疗协同创新体系和医疗健康大数据平台。使山西医疗卫生行业的大数据技术研究和应用走在全国乃至世界的前列。

【项目管理方案】

医院中有大量的结构化数据和非结构化数据，如患者个人信息属于结构化信息，电子病历和影像数据属于非结构化信息，不同的数据存储方式和处理方法不同。

本项目拟应用XML自定义标签功能，针对异构影像组学及关联数据内容建立影像组学数据标记语言（Medical Radiomics Makeup Language, MRML），以此建立数据组织存储模型。

对于MRML的整体结构和各个模块的结构，本项目采用XML Schema语言来描述。XML Schema语言可以定义XML文档的层次结构、元素的次序、元素值的数据类型。虽然XML Schema目前还存在一些局限，如不能表示基于值的依赖关系、不能表示元素与属性互斥选择的关系等。

MRML具有一定的数据整合能力，如何来利用这些整合后的数据，这需要为MRML案例文档数据设计合适的存储模式。当前医学信息系统大多使用关系数据库来存储数据。关系型数据库经过多年的发展与应用，在技术上已经很成熟，但关系数据库不适合存储MRML案例文档。首先，关系型数据库已二维表作为存储结构，而MRML案例文档具有复杂的多维结构。其次，关系数据库的扩展性不强，标的数据类型有限，没有为半结构化或非结构化数据提供合适的数据类型。在使用数据库之前还需将MRML的数据模型拆分成复杂的关系模式，而且模式一经确定便难以修改。面对关系数据库的局限，本项目考虑采用基于Hadoop平台的Hive用于存储MRML案例文档。 

目前医院信息系统中的医学信息资源大多以文本、影像形式出现，病人的信息分散在病历、病程记录、护理记录和实验监察等不同文本、表格中，不同记录反应的是不同时间病人的临床平面信息，医生只能在浏览全部的病例资料后，经分析才能得到疾病的发生、发展与转归的“立体化”信息，因此，改组织模型将分散的病人信息精确提取出来存放在同一模型中，以便于进一步的深入挖掘和处理。

· 经济效益与社会效益

【经济效益分析】

1、精准医疗推广普及应用，降低群众就医支出，获得更好的医疗服务。

2、省内肿瘤高端医疗资源下沉，为各市、县级医院输出低成本与优质的医学教育。

3、减轻省级医院就诊接待压力，增加了基层医院的医疗收入。

4、山西省癌症发病率为207/10万人，每例患者平均治疗费用为3万元，加入山西省医学影像远程医学中心+医学影像云平台项目可能为我省医保支出节省10%，约为2.25亿元/年。

【社会效益分析】

1、提高基层医院医疗服务质量。

2、改善获得更好医疗服务的途径，解决基层群众看病贵看病难的问题。

3、优质医疗资源下沉，缓解社会医疗资源分布不平衡。

4、构筑基于医疗新技术、临床案例的新型医学教育渠道。

5、对突发公共事件与战争的作用。

· 项目创新情况简述

公司基于目前医疗服务机构及相关机构已有的有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、BI和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（Insight），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。以医疗卫生行业的整体数据架构（数据模型、数据构成、数据关系）为基础和标准，以对应的医疗卫生业务数据为输入，通过大数据技术，形成针对医疗卫生行业中不同机构、角色和业务活动的智能化应用，在多个方面强化已有医疗卫生信息化系统，包括任意查询、即兴分析、业务增强、规则约束、预测未来、发现知识，并提供互动性、及时性、预知性、洞察性，从而达到实现智慧医疗的目标。

建设山西医科大学联合实验室（已建设投用）、临床病例大数据分析平台（已建设投用）。

中北大学医学影像大数据分析实验室1个（已建成投用），医学影像大数据平台1个，人工智能辅助诊断平台、Hybird手术及放疗规划平台和医学院AR教学平台。

· 企业推荐意见

迈普锡医院信息咨询有限公司是一家专注于医疗影像大数据管理与分析技术的医疗人工智能公司，拥有自主研发的医学影像大数据管理平台和分析技术，可实现海量临床非结构化电子数据（CT、MR、DR、US、Pet/CT影像）的存储、管理与深度学习人工智能分析处理。公司技术核心团队由5位计算机专业、临床医学、统计学和信息工程专家牵头，致力于医学影像管理与分析相关理论研究、系统实现和临床转化应用。国内外研发合作单位为北京天坛医院、上海华山医院、吉林大学医学影像计算机工程实验室、山西医科大学、河北医科大学以及美国鲍尔州立大学，目前已与十余家国内知名三甲医院形成科研课题与临床应用合作。

公司目前拥有两个联合实验室，分别为迈普锡—中北大学医学影像数据分析联合实验室及迈普锡—山西医科大学医疗健康数据分析联合实验室。

迈普锡-中北大学联合实验室：成立于2013年初，致力于临床医疗数据大数据分析、图形图像识别人工智能领域，开发了医疗非结构化数据和影像数据的大数据分析平台，在医学影像粗筛辅助诊断方面形成了自主研发的软件系统，为医疗机构及病患人群提供更为先进、前沿的基于医疗大数据挖掘分析的产品和服务。该实验室现提交申请欲挂牌为“国家科技信息资源与公共服务中心”。

迈普锡-山西医科大学联合实验室：成立于2015年，主要研发方向为：PRO(Patient reported outcome)患者结局报告，脑卒中、胃癌、糖尿病、高血压等多发病常见病统计学研究；肝炎肝硬化临床大数据研究；临床决策和临床药物评价研究；单病种患者随访统计研究；疾病风险、疾病诊疗和疗效评估算法模型研究。

全球MICCAI大赛肿瘤分割分赛排名第三，准确率92%。本次比赛目前参赛队伍有近1200支，其中参赛队分布情况如图所示。

国际科技合作：山西迈普锡有国际人才和资源优势，公司成立两年来，与国际有名的数据集成公司、科研院所、医院等建立战略合作关系，和新西兰Orion Health建立数据集成及分析战略合作，和美国佛罗里达肿瘤中心建立学术合作及临床分析联合服务，囊括了上游的技术支持到下游的成果转化应用等各大单位，可以更好地为医疗健康大数据平台提供资源。

国际科研交流：2016年3月迈普锡组织弗罗里达大学癌症中心与山西医科大学进行科研合作交流会议；2016年4月新西兰总理访华期间，迈普锡与山西医科大学对新西兰总理一行进行合作交流研讨。

代表性科研项目

1、一是基于医学大数据统计的医学数据分析，有流行病与公共卫生统计、临床队列研究、单病种PRO(Patient reported outcome)量表评价体系、疾病风险评估与疗效评估数学模型、及医疗文本分析的研究，具体体现为：脑卒中风险模型算法研究、常见慢性病自诊算法模型、肝炎肝硬化诊疗大数据临床研究、十二种疾病疗效评价随访系统、及与自然语言的医疗文本智能分析。

2、二是基于医学影像大数据的计算机算法研究，目前拥有去噪（基于CNN的影像深度去噪算法研究）、增强、分割（基于CNN的影像分割算法研究）、配准（基于深度学习的多模态影像匹配算法研究）、识别（基于哈希学习的病灶识别算法研究）、伪彩（基于CNN的影像伪彩算法研究）等技术；其中基于CNN的影像分割算法研究在2017年全球MICCAI大赛肿瘤分割分赛排名第三，准确率达到92%。

科技成果（知识产权)：

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