这家大数据公司能直接从医院信息系统中抓取数据，究竟牛在何处？【AI+大数据案例】
博为软件董事长 梁威
“在国内，我们也许是唯一一家无需其他软件厂商配合，就能直接从医院的上百种信息系统中抓取数据的公司。”博为软件董事长梁威告诉动脉网。
2009年，梁威从北大硕士毕业，创办了博为软件。由于大学学的是图像处理，因此，梁威选择了医学影像作为自己的创业入口。最开始，博为软件做的是传统的二维影像处理，后来，博为软件研发出了医学影像三维重建脏器分析系统和PACS产品。
这款产品不仅拿到了CFDA认证，更是在技术上达到了国内影像公司的领先水平。它突破了传统二维影像诊断的诸多局限，既提升了医务人员的诊断准确率，也为心脏、消化等多科室诊疗技术的发展提供了支撑。
借助这款产品，博为软件迅速走上了发展快车道，并于2016年成功登陆新三板。
在医学影像领域小有建树后，博为软件开始往医院大数据平台发力。然而，要在医院内部署大数据平台，绝不是一件轻松的事情。“基本上每家医院都有两三个软件，每款软件背后都有一家公司，我们需要一家一家去谈合作，让他们开放数据接口。”梁威告诉动脉网。
显然，这是一件效率极低的事情。
企业能联系上的软件公司要么基本漫天要价，要么消极配合，一拖再拖。虽然有医院的支持，但因为利益关系，很难有办法很好地让软件公司主动配合。说到底，问题还是出在数据和软件控制权上。
正是基于这点，梁威敏锐地察觉到了行业的痛点和机会。但想法归想法，要从技术上突破，并不容易。2012年，梁威狠下心，动员了包括美国研发团队在内超过50多位研发人员，耗费4年研发时间，终于在2016年下半年将博为101异构数据采集技术研发成功。
无需软件厂商配合，直接采集医院内各种软件系统数据
博为独有的异构数据融合技术，能在不改变原系统代码，无需软件厂家参与的情况下，直接采集医院各软件系统（HIS、EMR、PACS、LIS等）中的临床数据，自动建立数据关联，输出结构化数据库。不仅简化了协调、缩短了工期、提高了安全，更是让数据集成共享实施效率提升近百倍。
该技术具有如下优势：
无障碍——无需原厂商支持，医疗数据采集融合环节简便畅通；
低成本——将人员协调成本、开发成本降到最低，有效减少项目交付时间；
零风险——非侵入式采集，无需开放原数据库，保证原系统安全；
高效率——与系统架构、代码无关，无需研发数据接口，直接采集。
“只要是Windows平台的软件系统，无需软件厂商配合，博为101异构数据采集技术就可以将数据采集出来，兼容性极强。博为101异构数据采集技术可以将采集到的数据转换成任何需要的格式，如国际通用的data标准格式。”梁威告诉动脉网。
由于博为101异构数据采集技术的特有优势，很快便在10多家医院落地使用。其中，湖南省宜章县利用博为101异构数据采集技术，两个月便建立起了县内30家医院之间信息的互联互通，并直接促成区域内远程会诊平台的建立与运用。
宜章县的大数据集成平台已经嵌入县卫生系统专网，卫生局通过对一定时间段内各个医院患者的诊断分析、用药分析，可以统计本县的高发病、常见病、新型病以及病患的年龄结构等项目的精确数量，帮助卫生局及时对流行病、慢性常见病等做出决策反应。
对此，梁威向动脉网算了笔账：“如果一家医院需要从5个信息化软件中提取数据，用传统接口技术建立集成平台，需向每家软件厂商支付约10万元的接口费用。而使用博为101异构数据采集技术，就没有接口费用一说。”
另外，利用接口技术需同时协调多个软件厂商，实施周期至少半年以上，而利用博为101异构数据采集技术只需两周即可完成。
据悉，博为软件已与超过100家医院达成了合作。
用大数据实现医保控费
博为101异构数据采集技术应用范围极为广泛，除了医疗行业，还被应用到了保险、政务、智慧城市、物流等领域。
目前，险企和医保部门在医保控费过程中，如何获取全面精准的医疗信息和临床数据，建立科学合理的医保支付评审机制，控制自身成本，成为其亟待解决的重要课题。
博为软件研发的101异构数据采集技术，不需要接口对接，通过获取软件系统的底层数据交换和网络数据包，直接采集应用数据，输出结构化数据，并将数据存储到指定服务器数据库，是建立实时、准确、完整的医疗大数据平台的“利器”。
1、通过数据连通，实现医嘱处方审核智能报警功能。利用博为101异构数据采集技术，将医院HIS系统的医嘱处方数据，与保险公司/医保部门的医嘱处方审核系统或知识库智能审核控费系统连通，医生开具的医嘱处方与医保控费系统实时联动，对医生的用药、处方进行辅助指导与智能提醒。既能合理引导医生的医疗行为，也能有效达成控费目的。
2、建立医保报销临床全数据审查体系，防止骗保行为发生。医保主要通过审查医生处方和缴费数据进行报销，一些不法分子通过处方、费用单据造假进行骗保，造假难度和成本低廉；医保局和保险公司对此却不能做到火眼金睛，造成医保基金损失。
利用博为101异构数据采集技术，将医疗机构的所有临床数据，如CT、B超、X光、验血、检验等数据全部纳入审查范畴，导入到医保审查系统，增加了骗保的难度与成本，从而降低甚至杜绝骗保行为发生。
3、第三方机构大数据弥补医保费用审计漏洞，让造假行为无处遁形。例如，审计署通过采集工商数据进行医保审核过程中发现，某医院登记只有50个床位，却有90个病人同时住院，进而核实查出造假问题，这就是一个基于大数据进行打假的典型案例。
在医保费用审计方面，可以纳入更多存在造假可能的第三方机构数据进行审查，挖掘违规交易，再处罚医疗机构和参保人。虽然是事后控费，但是通过惩处手段与征信体系建立，能避免造假行为愈演愈烈，促使医疗服务机构和参保人规范自己的行为。
利用历史数据迁移技术，助力连锁药店系统更新换代
近年来，不少连锁药店业务扩展加速，公司原有的GSP系统因为使用流程复杂、运行速度缓慢以及报表统计功能的缺陷等原因，严重影响了财务、采购以及零售端的工作效率与使用积极性。
随着业务拓展，企业必须通过更加精确的管理，实现对终端药店、药品库存、会员等信息的全方位掌控。因此，更换新的药店管理系统成了不可避免的一件事。
但由于历史数据需要全部导入到新的业务系统，但老系统拒绝提供表结构或视图，因此药店只能采用人工的方式，手动将资料录入到新系统中，耗时又费力。
在梁威看来，目前连锁药店所遇到的信息化问题主要包括两个方面：
1、IT技术的不断发展与应用的不断深入，软件迭代速度越来越快。多年前的软件系统，无论在运行速度、可操作性、业务功能等方面都与当下同类前沿软件系统存在很大差距，客观上导致了老系统不能满足公司发展的需求。
2、企业在应用软件系统的过程中，因为众多使用者不懂软件技术，一般处于被动学习与接受的地位，没有协助软件厂商发现系统使用中存在不便利、与公司业务不够契合的意识，久而久之，企业软件和公司业务之间的偏差因为长期得不到调整，导致企业软件的使用越来越“鸡肋”。
博为软件的历史数据迁移服务，利用博为101异构数据采集技术，自动采集老系统所有数据，并按照业务逻辑直接写入新系统，由软件机器人自动操作代替人工手动录入。应用过程中，不需要新、老系统提供接口对接，既节省了开发费用，也避免软件厂家不配合或难协调等问题。
“利用博为101异构数据采集技术，可以说是完美解决了更换软件系统历史数据迁移中的尴尬。”梁威说。
医疗大数据，时机已至
未来医疗，数据先行。新规则、新技术对各行各业的变革正发生，大数据风暴早已席卷除医疗外的多个领域，并带去了重大变革。
伴随大数据在医疗领域的迅速扩张，大数据不仅能解决现存看病难、看病贵等问题，为中国医改提供可行的新思路，对于新医学研究也具有重要指导意义，如重急症攻克、新疾病发现、传染病控制等。
麦肯锡预测，如果充分利用医疗大数据，可创造3000到4500亿美元的附加价值；而中国作为世界人口大国，医疗市场缺口大，其价值更是不可估量。
博为软件，正在这条机会丛生的道路上倍道而行。
文|郝雪阳
★ 这名架构师出身的创业者，基于AI和系统论，搭建了一个覆盖医学全流程的产品体系
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