离开500强创业,她通过自动采集医疗数据为医生减负

采集数据是第一步。一开始,团队采取的方式是拍照上传,再进行OCR识别。

近日,医鸣技术宣布完成数千万元A轮融资,由联创永宣领投,同渡资本、西部资本和丰厚资本跟投。

直到开始创业她才发现,跟现在比,之前的努力根本就是小儿科,“如今随时随地都是工作状态”。

据她统计,同一患者的数据,医护人员需要完成约127种文书(手术记录、手术报告等等),录入时间超过工作时间的60%,同时还承担大量的行政任务。而在美国,录入时间不超过25%,行政事务则主要由医生助理完成。

2011年关注到这个问题后,马敏开始在网上查阅资料。对比国外的状况,她发现中国医生的负荷非常重。

了解了这些痛点,马敏希望为医生做一个“减负”的工具,自动采集相关数据,并进行结构化和挖掘。

  ?采集数据方面,内置在院内系统的硬件医小秘,省去了医生二次录入

  ?医鸣数据平台拥有多病种数据库,满足医生不同纬度的科研需求

从事医药销售工作10多年,马敏每日打交道最多的,就是各个医院的医生、院长。

尽管忙得停不下来,她却乐在其中。在辉瑞庞大的系统中,尽管职位、薪水都很高,马敏仍觉得自己只是一颗小螺丝钉,随着大系统运转就好,不需要有太多的想法。

数据变现

  医小秘APP

然而,二次录入的方式无疑是一个加法动作,违背了减少医生工作量的初衷,效率低下,数据量也很难规模化。加上不同医院模板各异,对OCR识别技术也是个很大的挑战。

关于盈利方式,她告诉小饭桌,目前主要通过同医院合作的形式来获取数据,未来打算通过数据挖掘、精准营销、企业研究等获利。

除了重复录入、耗时耗力外,这些病例数据也无法检索并导出,医生只能在系统中按照名字或病历号进行查询,增加了做科研的困难。

由于病人的数据几乎都是以纸质的形式存于病案室,分析3000例患者的数据,意味着要去病案室挨个查资料、拍照保存,再进行总结分析。

为了摸清用户的需求,马敏要求每天都会开需求管理会,搜集24小时内的用户需求并进行分析,同时邀请专家医生团进行鉴别和判断。

这是一家医疗数据公司,通过在院内系统内置硬件,自动识别和采集相关医疗数据,并进行结构化处理和分析。目前,团队已经开发出医小秘硬件和App、医鸣盒子硬件以及医鸣数据平台,并拥有3项专利。马敏告诉小饭桌,旗下核心产品已覆盖全国380多家医院。

系统自动采集数据、识别入库后,还会将这些数据进行结构化处理,方便查询、导出、分析、统计等。马敏告诉小饭桌,医鸣数据平台拥有多病种数据库,满足医生不同纬度的科研需求。

“医生多年的临床经验可以通过数据分析、挖掘变成标准化和程序化的产品,这样就能放大优质医疗资源,帮助更多的基层医院”。此外,数据挖掘也能加快药品、器械研发的效率,不少医疗企业需要各种数据作为精准医疗的支撑。“提供精准的营销方案及场景将成为我们主要的盈利来源”,马敏说。

完成A轮后,马敏称,接下来的重点仍然是数据挖掘,为医生提供临床辅助决策系统。

多年来,医生呼吁最多的,就是希望有一个类似数据中心的平台。

离开500强创业,她通过自动采集医疗数据为医生减负

医鸣技术切入的主要领域为心脑血管,包括心内科和神经内科。马敏解释,这与她此前的销售背景有关。另外,心脑血管疾病发病率较高,根据她提供的数据,中国每年光高血压患者就有2~3亿人。

马敏告诉小饭桌,目前团队70%的成员为IT技术工程师,两位技术负责人曾在谷歌、阿里云担任开发和管理职位。

统计了下工作量,这位医生发现,光把数据整理清楚就需要1年半,只好作罢。

创业则不同,每天都有新知识和事情的刺激,她很兴奋。这件让她每天鸡血满满的事业,就是去年5月成立的医鸣技术。

另一款产品医鸣盒子则能与EMR、HIS、LIS等多种系统融合,集成多个数据源,并保存在医鸣数据平台中。

为医生减负

  提要

一位医生曾对马敏说,之前想做一个关于心衰的研究,但前期需要采集3000例患者数据。

去年5月,她和另外3位志同道合的伙伴创立医鸣技术,招兵买马,摸索前行。

– 文丨小饭桌新媒体记者 黄瑶 –

对于共性的需求,团队开发出了统一的基础模板,同时也提供一些个性化的小模块,供用户自主选用。

离开500强创业,她通过自动采集医疗数据为医生减负

团队开始探索自动收集数据的方法,并于今年2月开始开发内置在院内系统的硬件医小秘。目前,医小秘硬件及App已经成型,医生在App或PC上按照团队设计的框架录入数据后,就能自动生成不同版本的文书。

离开500强创业,她通过自动采集医疗数据为医生减负

  医鸣数据平台

马敏自认是个很努力的人,在世界500强辉瑞担任大区销售总监时,加班加点,在所不辞。

  总的来说

“得医者得天下”已成为不少医疗创业者的共识,为了挖掘医生这块富矿,各种姿势的尝试都有。对于医鸣技术来说,不增加医生任何额外工作量的“减负”,无疑切中了这个群体的痛点。创始团队本身深厚的医疗资源,也使得攻城略地相对容易。而未来的数据挖掘、医疗搜索,甚至与AI的结合,也有很大想象空间。

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