我們不在意“數(shù)據(jù)的多少”，而是讓“數(shù)據(jù)會(huì)說話”。

撰文丨王曉

雖是藥學(xué)出身，但從畢業(yè)到創(chuàng)業(yè)，吳海林二十年來大部分時(shí)間都在投身一件事——用數(shù)字技術(shù)服務(wù)臨床醫(yī)療。

2003年暴發(fā)的“非典”，暴露出醫(yī)療信息嚴(yán)重缺失、調(diào)度效率低下等諸多問題。當(dāng)時(shí)，全國(guó)三甲醫(yī)院大多僅配備基礎(chǔ)HIS系統(tǒng)，許多醫(yī)院都是手寫病歷與文書。

吳海林敏銳地感知到，這不僅是公共衛(wèi)生應(yīng)急的短板，更是臨床信息化 能力 的 缺位。

2006年，他加入了以提供臨床醫(yī)療信息系統(tǒng)的新興公司——麥迪科技，正式從“藥學(xué)人”轉(zhuǎn)型為“數(shù)字醫(yī)療人”。此后的十余年，吳海林見證并參與了公司及全行業(yè)從“信息化”向“智能化”“數(shù)字化”的飛躍式發(fā)展。2016年，麥迪科技登陸A股市場(chǎng)，成為醫(yī)療信息化細(xì)分市場(chǎng)的頭部企業(yè)。

人到中年的吳海林開始思考自己的人生“下半場(chǎng)”。2019年，國(guó)家將“大數(shù)據(jù)與人工智能”寫入政府工作報(bào)告，吳海林將目光瞄準(zhǔn)了最復(fù)雜、最需要數(shù)字化能力賦能的急危重癥、手術(shù)、麻醉等臨床場(chǎng)景。

2019年5月，他從工作了十余年的麥迪科技離任，同年12月創(chuàng)辦藍(lán)想大數(shù)據(jù)科技（上海）有限公司（簡(jiǎn)稱“藍(lán)想數(shù)科”），正式走上了創(chuàng)業(yè)路。

為什么是急診、手術(shù)、重癥？

在中國(guó)醫(yī)院的信息化浪潮中，急診、手術(shù)、ICU這些高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，長(zhǎng)期處于信息化“灰區(qū)”——設(shè)備最多、流程最復(fù)雜、風(fēng)險(xiǎn)最高，卻也恰恰是系統(tǒng)最割裂、效率最低的部分。

吳海林坦言，早在他任職于麥迪科技期間，就已觀察到這些臨床痛點(diǎn)。醫(yī)療機(jī)構(gòu)雖不斷嵌入各類信息系統(tǒng)，但很多僅僅是將線下流程信息化，缺乏整合和智能判斷能力。在高強(qiáng)度場(chǎng)景中，醫(yī)生常常需要在6～7個(gè)系統(tǒng)間頻繁切換，才能獲得一組完整的患者信息。

“這既是信息化的成果，也是它的‘并發(fā)癥’?！?/p>

對(duì)吳海林而言，這些“難啃的骨頭”也意味著入局機(jī)會(huì)，更關(guān)鍵的判斷基礎(chǔ)來自臨床現(xiàn)實(shí)。急危重癥這類高復(fù)雜度場(chǎng)景，每一秒都關(guān)乎生死，任何數(shù)據(jù)延遲、流程斷層、協(xié)同失效都可能帶來不可逆的后果。吳海林指出，在這些關(guān)鍵臨床場(chǎng)景中，醫(yī)生最需要的不是圖表和指標(biāo)，而是一個(gè)真正能幫他們提前識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、快速做出判斷、協(xié)調(diào)多方行動(dòng)的系統(tǒng)。

此時(shí)，專科應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)字化，也開始進(jìn)入政策視野?！丁敖】抵袊?guó)2030”規(guī)劃綱要》《關(guān)于推動(dòng)公立醫(yī)院高質(zhì)量發(fā)展的意見》等文件，將急診、重癥、麻醉等?？屏袨椤疤嵘龂?guó)家醫(yī)療服務(wù)能力”的重點(diǎn)方向，進(jìn)一步強(qiáng)化了吳海林對(duì)這類賽道長(zhǎng)期價(jià)值的判斷。

因此，藍(lán)想數(shù)科明確將業(yè)務(wù)重心放在“急危重癥”領(lǐng)域——這個(gè)看似“小眾”、實(shí)則具備臨床戰(zhàn)略地位的核心場(chǎng)景。

用“數(shù)字孿生+AI智能體”

重構(gòu)急危重癥的臨床決策鏈

藍(lán)想數(shù)科提出的“數(shù)字孿生+AI智能體”整體解決方案，意在構(gòu)建一個(gè)具備實(shí)時(shí)感知、推演預(yù)測(cè)與閉環(huán)干預(yù)能力的智能化臨床基礎(chǔ)設(shè)施。

吳海林將其比喻為“醫(yī)生的第二大腦”。

“數(shù)字孿生的本質(zhì)不是酷炫3D，而是讓物理世界中的患者在數(shù)字空間中擁有一個(gè)實(shí)時(shí)鏡像；而AI智能體就是這個(gè)鏡像上的思考引擎，替醫(yī)生預(yù)演風(fēng)險(xiǎn)、推薦路徑，最后把決策結(jié)果反饋到臨床現(xiàn)場(chǎng)?！?/p>

基于此，藍(lán)想數(shù)科團(tuán)隊(duì)合力打造了三大核心產(chǎn)品：數(shù)字孿生急診中心、手術(shù)中心、重癥中心，分別面向三種高強(qiáng)度醫(yī)療場(chǎng)景。通過接入患者生命體征、檢驗(yàn)結(jié)果、影像信息、病歷文本、設(shè)備數(shù)據(jù)等多模態(tài)輸入，構(gòu)建“數(shù)字患者”，并在虛擬空間中進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、診療建議生成等。

以數(shù)字孿生急診中心為例，系統(tǒng)可在患者進(jìn)入急診科前就接收120平臺(tái)數(shù)據(jù)，預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并聯(lián)動(dòng)急診搶救、影像檢查、檢驗(yàn)預(yù)約等環(huán)節(jié)。當(dāng)患者進(jìn)入搶救階段后，智能體則會(huì)自動(dòng)追蹤生理參數(shù)變化，提前識(shí)別潛在休克、呼吸衰竭等風(fēng)險(xiǎn)，甚至能調(diào)用電子病歷和藥物歷史，推薦個(gè)性化搶救路徑，并實(shí)時(shí)觸發(fā)如備血、手術(shù)室預(yù)定、會(huì)診通知等流程聯(lián)動(dòng)。

在手術(shù)室場(chǎng)景中，智能體可以基于術(shù)中監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制，提示異常指標(biāo)、優(yōu)化麻醉方案；在ICU場(chǎng)景中，則具備病情演化因果鏈建模能力，實(shí)現(xiàn)并發(fā)癥預(yù)警、治療路徑推薦等功能。

吳海林強(qiáng)調(diào)，通用大模型不是藍(lán)想數(shù)科的“特長(zhǎng)”，他們正在做的是基于真實(shí)臨床數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的“?？浦悄荏w集群”，這更貼合醫(yī)護(hù)的實(shí)際需求。同時(shí)，藍(lán)想數(shù)科構(gòu)建了“底座+網(wǎng)絡(luò)+場(chǎng)景”三極架構(gòu)，確保系統(tǒng)能以模塊化組件快速部署，又能滿足醫(yī)院定制化場(chǎng)景適配。

目前，藍(lán)想產(chǎn)品已在復(fù)旦華山醫(yī)院、上海市中醫(yī)醫(yī)院等多家三甲醫(yī)院試點(diǎn)落地。在上海申康醫(yī)院發(fā)展中心牽頭的“平急結(jié)合急危重癥數(shù)字孿生平臺(tái)”中，藍(lán)想數(shù)科系統(tǒng)覆蓋全市30家市級(jí)醫(yī)院的急診科，形成了跨院級(jí)聯(lián)動(dòng)機(jī)制，其在新冠疫情期間發(fā)揮了重要作用?！斑@些系統(tǒng)不是實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品，而是真實(shí)落地、醫(yī)生正在用的工具?！眳呛Ａ謴?qiáng)調(diào)。

同時(shí)，藍(lán)想數(shù)科也在構(gòu)建清晰的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)協(xié)同圖譜。在吳海林看來，它們與GE、飛利浦、西門子以及國(guó)內(nèi)崛起的設(shè)備廠商間保持技術(shù)互通與接口兼容。

“我們不是傳統(tǒng)意義上的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，而更像是對(duì)同一現(xiàn)場(chǎng)能力的協(xié)同補(bǔ)足。”他指出，藍(lán)想數(shù)科想要實(shí)現(xiàn)的是為傳統(tǒng)設(shè)備提供“智能決策層”支撐，在數(shù)據(jù)分析和場(chǎng)景落地層面，推動(dòng)更多設(shè)備“數(shù)智化”的可能性。

吳海林認(rèn)為，未來的醫(yī)療信息化不再是信息展示層面的數(shù)字工具，而要成為“面向患者全周期管理、面向醫(yī)護(hù)全流程決策支持、面向醫(yī)院全場(chǎng)景協(xié)同”的核心能力建設(shè)。這也對(duì)系統(tǒng)的縱深覆蓋和橫向打通提出了更高要求。

從“深耕一域”到“走出上?！?/strong>

自2019成立5年多，藍(lán)想數(shù)科一直堅(jiān)持“專注臨床、厚植數(shù)據(jù)”的策略，拒絕浮于表面的千院復(fù)制，而是選擇醫(yī)院急危重癥救治全場(chǎng)景，把一個(gè)“微縮型臨床智能生態(tài)”真正跑通。

“我們不在意‘?dāng)?shù)據(jù)的多少’，而是讓‘?dāng)?shù)據(jù)會(huì)說話’， 這兩者之間隔著十幾道臨床門檻。 ” 吳海林說道。為此，公司在產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)始終與醫(yī)護(hù)共情，以“角色+場(chǎng)景”為原則，在同一醫(yī)院內(nèi)部打通從院前急救到術(shù)后康復(fù)的閉環(huán)，最大程度還原“數(shù)據(jù)與生命真實(shí)互動(dòng)”的場(chǎng)景。

這一策略也帶來了數(shù)據(jù)質(zhì)量的極大提升：在同一數(shù)據(jù)邏輯下，藍(lán)想沉淀了一整套適用于急危重癥的“病情因果鏈模型”“術(shù)中狀態(tài)演化模型”“跨科室協(xié)同模型”，構(gòu)建了領(lǐng)先的臨床智能圖譜。

“我們要用的不是‘存起來的數(shù)據(jù)’，而是‘在臨床互動(dòng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)’?！眳呛Ａ种赋?，只有嵌入醫(yī)療流程、實(shí)時(shí)服務(wù)于臨床決策的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，才能真正具備指導(dǎo)價(jià)值。這類“伴隨式數(shù)據(jù)”更加精準(zhǔn)，能真實(shí)反映醫(yī)生在急危重癥場(chǎng)景中的判斷過程，也為模型訓(xùn)練和持續(xù)優(yōu)化提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

在商業(yè)模式上，藍(lán)想選擇則選擇跳出傳統(tǒng)License銷售邏輯，轉(zhuǎn)向“平臺(tái)服務(wù)+數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)+專屬定制”的長(zhǎng)期合作模式。

當(dāng)然，前路并非無阻。吳海林坦言，藍(lán)想數(shù)科當(dāng)前仍面臨諸多挑戰(zhàn)：如多源異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、實(shí)時(shí)性與計(jì)算資源的平衡、臨床醫(yī)學(xué)與人工智能復(fù)合人才的稀缺等。

2025年被醫(yī)療業(yè)內(nèi)視為“AI智能體元年”， WAIC 2025世界人工智能大會(huì)暨人工智能全球治理高級(jí)別會(huì)議將于7月26日在上海啟幕。作為大會(huì)AI醫(yī)療領(lǐng)域示范服務(wù)商，藍(lán)想數(shù)科將重磅發(fā)布“數(shù)字孿生臨床醫(yī)療暨LAN-AI Agents急危重癥?？浦悄荏w” ，通過現(xiàn)場(chǎng)實(shí)景演示與專家對(duì)話，展示其在“數(shù)據(jù)－流程－價(jià)值”三層結(jié)構(gòu)上的落地能力。

“如果有一天，醫(yī)生在搶救臺(tái)上被系統(tǒng)托舉起來，而不是被它拖累，那我們就成為了真正的醫(yī)護(hù)助理。”吳海林總結(jié)道。

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