Zhiyun Health Kuang Ming: Zhiyun Medical Brain AI テクノロジーを使用して「効率と有効性」を向上

2023年11月3日、第15回中国製薬起業家、科学者、投資家会議で「AI診断と治療、革新的医療技術の未来」BT IT杭州エコロジカルサロンが開催された。 Zhiyun Healthの創設者、会長兼最高経営責任者（CEO）であるKuang Ming氏が出席に招待され、基調講演を行った。 Kuang Ming 氏は、デジタル慢性疾患管理分野における Zhiyun Health のビジネス ロジックと、実際の診断および治療シナリオにおける自社開発 AI プラットフォーム Zhiyun Medical Brain の詳細な応用について共有しました。

Kuang Ming 氏は、Zhiyun Health は国内最大のデジタル慢性疾患管理ソリューションプロバイダーであると述べました。現在、Zhiyun Health が自社開発した人工知能ソリューションは、効率を向上させるだけでなく、かなりの商業的利益も達成できます。実際のアプリケーションでは、このソリューションは優れた総合的なパフォーマンスを実証しました

スピーチの内容は以下の通りです:

Zhiyun Health は中国初の慢性疾患管理株であり、昨年香港株式市場に上場されました。私たちは常に SaaS ソフトウェアとデータを重視してきました。これは私の職業上の経験に関係しているかもしれません。私は創業者兼会長という少し特殊な経歴を持っています。私にはさまざまな業界の背景があります。最初は上海交通大学の電子工学科で学びました。最初の仕事はインテルでチップを製造し、データ関連の仕事をしていました。その後、ジョンソン・エンド・ジョンソンに入社しました。医療業界に参入。

デジタルテクノロジーを使用して慢性疾患を管理する

なぜ当時、慢性疾患分野に参入したのでしょうか? 私たちの観点からすると、慢性疾患管理市場は大きな可能性を秘めており、デジタル化への理想的な入り口であると考えています。 2020年の我が国の医療・保健支出は7兆元以上となり、そのうち4兆元以上が慢性疾患関連です。我が国はまた、深刻な高齢化に直面しており、これは不可逆的な傾向であり、慢性疾患の発生率の増加につながっています。慢性疾患は長期にわたる疾患であり、その治療期間は数十年に及ぶ場合があります。医療機関や慢性疾患患者と長期的な協力関係を築くことができれば、非常に良いビジネスモデルとなる。

Zhiyun Health は、昨年の首都圏の冬に上場に成功しましたが、多くのデジタル医療企業と比較して、当社の主な違いは、「病院第一」戦略を選択し、堅持していることです。これは、中国の医療制度全体が公立病院に基づいており、ゼロからスタートする機会がないためです。慢性疾患も病気の一種であり、医師は予防と治療において重要な役割を果たします。 「病院第一」戦略を堅持する Zhiyun Health は、基本的なビジネス全体の蓄積をサポートするために、質の高い医師リソースを多数集める機会を得ています。

現在、当社は約 10,000 の病院に商業アクセスしており、約 2,700 の病院が Zhiyun Yihui SaaS システムを導入しており、病院連携ロジックの完全なセットが形成されています。最初のステップは、病院の業務に接触することです。 2 番目のステップは、SaaS ソフトウェアを病院内に導入し、さまざまな院内機器を接続することです。最後のステップは商品化です。これは成熟した完全なプレイスタイルです。現在、Zhiyun Health は 80 社以上の HIS メーカーと戦略的協力関係に達しています。

独自のビジネス モデルは、Zhiyun Health Medical Brain およびデータベースの重要な基盤です。簡単に言うと、私たちのビジネスモデルは病院内と病院外の2つのシナリオに分かれます。慢性疾患の治療シナリオは病院内または病院外のいずれかです。この目的を達成するために、私たちは 2 つの異なる SaaS ソフトウェアを開発しました。1 つは病院内にインストールされる Zhiyun Medical SaaS、もう 1 つは薬局店内にインストールされる Zhiyun相談 SaaS です。

現在、2,700 近くの病院が Zhiyun Yihui SaaS システムを導入しており、そのうち三次病院が 4 分の 1 以上を占め、合計 780 病院となっています。これらの病院のうち、北京連合医科大学病院、北京安貞病院、北京大学人民病院、浙江大学医学部第二付属病院などを含む 39 の病院が上位 100 病院に入っています。

Zhiyun Yihui SaaS のカバレッジが非常に高いのは、主にその重要な機能が病院ユーザーによく認識されているためです。病院内の慢性疾患管理プロセスを標準化し、ペーパーレス化できます。 HIS システムは、病院内の慢性疾患に関連する多数の小型デバイスを接続するのに役立ちます。これまで、これらの従来の小型デバイスはインターネットに接続することが困難であり、データ アイランドを形成していました。また、紹介や相談のニーズに応えるため、異なる医療機関間での慢性疾患患者に関する疾患データの自由な流通もサポートします。

Zhiyun相談SaaSは現在20万以上の薬局を導入しており、国内の薬局総数の約3分の1を占めています。この数は依然として急速に増加しています。そのうち約20%は宜豊を含む上位100チェーン薬局です。 、ラオビンなどの大手ブランド。 Zhiyun相談SaaSは薬局に手数料を請求します。主に慢性疾患を持つ人々の店舗での医療診断と処方箋作成の問題を解決し、病院からの流出処方箋を引き継ぎ、薬局のオンラインおよびオフラインの会員管理も支援します。

Zhiyun相談SaaSを使用する巨大な薬局グループに基づいて、大量の診断データと処方データが毎日生成されます。 Zhiyun Health は、データの洞察とコンプライアンスに準拠した利用を実施します。これは私たちにとって非常に価値のあることです。

効率と利益の 2 倍の向上を達成

Zhiyun Health Medical Brain は当社の AI プラットフォームであり、その技術能力は常に反復的にアップグレードされています。 Zhiyun Medical Brain をより多くのアプリケーション シナリオに適用し、業務効率を向上させる方法を紹介します。

Zhiyun Medical Brainの構造は主に3つの層に分かれています。最下層は大規模な医療データベースです。このデータベースと他のデータベースの主な違いは、データソースの質と量であり、主に病院内の医療専門家データと、薬局が生成するインターネット病院プラットフォーム上の診断および治療データの 2 つの部分から得られます。 Zhiyun Medical Brain 主要なデータ ソース。もちろん、データのこの部分はすべて準拠しており、厳密な減感作が施されているため、より多くの臨床分析と臨床研究が可能です。処方箋量の点で、Zhiyun Health は中国最大のオンライン医療サービスプロバイダーとなり、2022 年にはエンドユーザーに 1 億 7,000 万件のオンライン診療を提供しています。

中間層アーキテクチャの上位層は、データの集約、クリーニング、標準化、構造化を含むデータ処理です​​

次のレベルには、Cloud GPT と ClouD DTx という 2 つの大きな医療モデルがあり、それぞれ AI 支援による診断と治療、AI 支援による医薬品とデバイスの研究、および実世界の研究で使用されます。

Zhiyun Medical Brain は、特定のアプリケーション シナリオで Zhiyun Medical Exchange SaaS および Zhiyun相談 SaaS に強力な人工知能機能を提供します

Zhiyun Yihui SaaS システムは、同様の症例を医師に推奨し、診断と治療を支援し、医師の教育を実現し、医師の診断と治療計画を最適化することができます。

Zhiyun相談SaaSシステムは、医薬品の安全性を確保するために医師に科学的な投薬提案を提供できます。慢性疾患患者の再診については、患者の主訴や疾患から受診の合理性を判断し、不適当な患者を除外することができる。診察プロセス中、人工知能は信号機のメカニズムを通じて、より科学的で正確な治療計画の提案を医師に提供します。治療計画提示後は、医師が提示した治療計画を再度見直し、無理な治療計画をタイムリーに阻止します。このシステムは、Zhiyun Health Internet Hospital Platform 上の多数の診断と治療サービスを保証し、プラットフォームの診断と治療の効率、品質、安全性を大幅に向上させます

さらに、ClouD DTx は当社のビッグ データ プラットフォームに基づいており、その主な応用方向は補助的な医薬品デバイスの研究開発と現実世界の研究です。たとえば、今年、私たちはインパクトファクターが 12 ポイントを超える論文を発表しました。この論文では、高血圧症と併存疾患を持つ 100 万人を超える患者のオンライン投薬データを詳細に分析し、高血圧症のさまざまな年齢、性別、地域、併存疾患を明らかにしました。患者の臨床処方行動の規則性と変化傾向は、高血圧薬物治療の標準化された仕様と運用上の実装に関して現実世界で比較および分析されてきました。この研究の結果は、高血圧の管理にとって広範な指針となる重要性を持っています

これはそれほど複雑ではないように思えるかもしれませんが、実際、ビッグデータ、特に数百万のサンプルを使用して 12 ポイントの記事を公開するのは簡単ではありません。従来の科学研究センターが同じことをやろうとしたら、どれだけの費用と時間がかかるかわかりません。

私たちはかつて、1,000 万人以上を対象に高血圧に関する実際の研究を実施しました。この研究のロジックも同じです。 Cloud DTx のようなデータ プラットフォームがなければ、データ量が大きすぎて実現できないため、このような研究の機会を見つけることは不可能です。しかし、当社の CloudD DTx プラットフォームは、このようなビッグデータ調査を低コストかつ高効率で実行できます

最後に、財務データによると、当社は基本的に好循環を形成しています。近年では約80％の複合成長率を維持しています。今年上半期の収益は18億に達し、大幅な損失削減を達成し、近いうちに損失が利益に転じる見込みです。これにより、当社の人工知能ソリューションは効率を向上させるだけでなく、実際のアプリケーションで優れた総合的なパフォーマンスを実証しているため、最終的にはビジネスに多大なメリットをもたらすことができると確信しています。

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