· 企业名称

北京颐圣智能科技有限公司

· 企业简介

北京颐圣智能科技有限公司（以下简称“颐圣智能”）是一家医疗人工智能技术提供商，致力于用先进的人工智能技术为医疗行业客户提供整体解决方案和咨询服务。

颐圣智能核心团队均来自国内外顶尖大学及企业，涉及人工智能、计算机、数学及医疗等方向，在各自领域深耕多年。公司深入医疗行业核心场景，针对行业需求开发一站式科研工具，助力以真实世界研究为基础的医疗科研；结合分级诊疗政策研发精准诊断工具，促进基层医院诊疗能力提升。

· 申报项目名称

大医预诊助诊平台

· 项目基本信息

【用户范围】基层医院及医生

【上市日期】2017年10月

【适用平台】临床决策辅助平台

· 申报项目详情概述

【项目背景】

背景及意义：

从2009年中共中央、国务院《关于深化医药卫生体制改革的意见》中首次提出分级诊疗概念以来，分级诊疗的政策推进以及建设已经有了初步的成效。但从《国务院办公厅关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》（国办发〔2015〕70号）中可以看到，如何引导优质医疗资源下沉，建立完善基层医生培训制度，以及提升基层诊疗能力等问题仍对分级诊疗的推进提出了挑战。虽然建立完善全科医生培养制度，鼓励城市二级以上医院医师多点执业，或者定期出诊、巡诊等可以逐步完善制度的建立和推进，但是全科医生的培养周期较长，多点执业、定期出诊、巡诊也无法覆盖满足各区域的医疗需求，因而如何在短期之内使用技术手段加速分级诊疗政策的贯彻实施，是整个医疗行业都亟待解决的问题。

方案内容简述：

大医预诊助诊平台是以人工智能技术为核心的临床决策辅助诊断系统。其核心模型是以大型三甲医院的诊疗数据为训练基础，以机器学习算法为核心进行构建。结合国家分级诊疗制度推进现状，以及基层医院疾病谱分布特点，深入整合现有医院诊疗流程，大医预诊助诊平台为基层医生提供诊断辅助、问诊策略、检查建议以及知识库等服务，并可以在预诊、导诊等多方面应用，全面提升基层医院诊疗效果以及诊疗能力。

应用场景及技术方案：

大医预诊助诊平台深度契合现有医院诊疗流程，通过对接医院HIS系统/电子病历系统，或者相关问诊信息的输入，可一键式调用机器学习模型输出智能诊断建议。

1. 核心智能诊断模型构建

•          以大型综合医院数据为训练材料，以机器学习模型及算法为核心技术手段，充分挖掘疾病特点，学习专家医生的诊断经验。

2. 大医预诊助诊平台功能

•         （1）基于问诊信息的辅助诊断建议提供
•         基于医生的初步问诊信息，包括患者的症状、体征等表现，提供患者的目标疾病患病风险。
•         （2）问诊策略以及检查建议提供
•         提供补充问诊策略，供医生在问诊过程中，全面评估患者病情；
•         根据患者的患病风险，提供针对性的检查建议，确定检查范围，以达到快速诊断的目的。
•        （3）医疗知识库
•         医疗知识库整合各疾病领域的相关文献及指南，既可供医生日常学习使用，也可以根据患者患病风险评估结果，进行针对性的文献及指南推荐，便于医生快速查看确认。

3. 可拓展应用方向

•         大医预诊助诊平台的应用范围除为基层医生提供决策辅助诊断建议外，可整合在医院系统或服务平台中，供患者进行初步自诊，为患者提供就诊科室建议，以达到患者预诊、导诊的目的， 减少院内医疗资源的浪费。

【项目管理方案】

以项目形式，进行产品及平台落地，并指定专门的项目经理与客户方进行对接，进行项目总体管理：

1. 专业团队构建

•         项目核心团队由产品经理、项目经理、机器学习工程师及研发工程师组成，负责各用户的平台搭建以及产品落地。通过项目团队的组建，为科研工作站应用提供人员保障以及服务保障。

2. 项目管理机制建立

•         根据用户方的落地需求提供项目落地计划书，包括进度管理、风险控制、成本控制、质量管理以及沟通机制的建立等各项内容。

3. 可提供定制化服务

•         可根据客户方对于平台的需求，以及相应医院的疾病谱分布特点，进行模型及应用的定制化，以进一步提升大医预诊助诊系统的应用效果。

· 经济效益与社会效益

大医预诊助诊平台从优质资源下沉、诊断能力提升以及基层医生培训各方面入手，全面促进分级诊疗政策实现。

1. 优质诊疗经验下沉

•         通过学习顶级三甲医院专家的诊疗经验，大医预诊助诊平台实现以机器学习模型为核心对基层医院及医生提供诊断建议服务。

2. 基层诊断能力以及诊疗质量提升

•         在实际应用中，平台根据患者的问诊信息，即可以给出初步诊断建议、补充问诊策略以及检查建议，便于基层医院医生完善问诊内容，并根据补充问诊的结果及检查结果更新诊断建议，降低疾病的误诊率及漏诊率。根据模型指标进行测算，大医预诊助诊系统第一诊断建议的误诊率和漏诊率均低于10%。

3. 基层医生培训

•         在疾病辅助诊断决策过程中，通过对专家诊疗经验的学习，在临床实践中实现医生的能力提升。

· 项目创新情况简述

颐圣智能基于机器学习算法及模型，深度契合医生诊疗流程，构建临床决策辅助诊断系统——大医预诊助诊平台。大医预诊助诊平台助力提升基层医院诊断能力、优质医疗资源下沉以及提升基层医生能力，全面助力贯彻落实分级诊疗政策：

1. 核心预测模型构建

•         大医预诊助诊平台的核心模型应用先进的人工智能算法，如迁移学习、强化学习、深度学习等，针对医学数据的高稀疏、高缺失状态进行针对性的模型构建。

2. 不改变医生原有的诊疗习惯

•         医生在问诊过程中，将问诊信息输入大医预诊助诊平台，即可一键式调取机器学习核心模型预测结果，秒级返回，无需额外的等待时间。并且平台可分析自由文本数据，只需要调取电子病历中的信息，不需医生额外梳理数据或者进行结构化输入，减少信息输入的复杂度。

3. 满足医院信息化程度及状态的要求

•         适配医院各版本操作系统和浏览器，灵活部署，具备高可靠、高扩展的能力。

· 企业推荐意见

颐圣智能大医预诊助诊平台在技术以及应用场景上具备多种优势，助力全面推进分级诊疗政策落地，提升基层医院诊疗能力，并且通过促进人工智能技术及大数据应用建设，全面贯彻国家发展战略：

1. 技术优势

•         （1）针对于医疗领域的中文自然语言处理技术，具有高精准、高敏感的特性；
•         （2）应用先进的人工智能算法，如迁移学习、强化学习、深度学习等；
•         （3）构建基于高稀疏、高缺失数据下的精准模型；
•         （4）适配医院各版本操作系统和浏览器，灵活部署，高可靠、高扩展能力。

2. 场景优势

•         （1）深入整合现有医院诊疗流程，一键提供决策辅助建议；
•         （2）基于医生问诊信息，提供问诊策略及检查建议，便于全面收集相关信息；
•         （3）以大型综合医院数据为训练材料，进行诊断模型研发，专家价值丰富；
•         （4）可灵活整合入医院系统中，实现导诊、预诊等功能。

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