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离开500强创业，她通过自动采集医疗数据为医生减负

2016-10-13 11:44 作者:中国合伙人创业网来源:互联网浏览: 次我要评论 (条) 字号:大中小

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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。

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。

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。

　　▲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。

(责任编辑：admin)

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