美国最牛医院，给中国三甲上了一节AI课

DeepSeek带来引爆AI医疗热潮，超百家医院宣布部署，引起大量关注。

如今，AI医疗大模型一改往日的格局，手握数据的大三甲医院开始与合作方共同建设医疗大模型。

根据智药局统计，全国发布的64个AI医疗大模型大模型中，医院的参与比例达到了30%，并且在生态中的地位愈发重要。

医院不仅是医疗AI的最大采纳方，还沉淀了大规模真实的患者数据，这些“金库”对高质量的AI模型至关重要。

例如上海瑞金医院联合华为发布了“瑞智病理学大模型”，运用医院百万级数字病理切片库；复旦大学附属中山医院发布的首个心血管专科大模型“观心”，则来自于医院数十万份电子病历以及专家经验。

整体而言，除开少数几个一线城市大三甲医院外，绝大多数对于AI应用的探索较为初级。

客观上来看，我国的智慧化医院建设起步较晚，普遍落后于国外发达国家的医疗IT建设，可以借鉴海外的经验。

以世界排名第一的梅奥诊所（Mayo Clinic）为例，梅奥很大一部分资源投向了数据科学和AI技术，梅奥诊所又是用好AI的？

这篇文章试图简单解答这个问题，为国内医疗AI建设提供参考。

医疗界的麦加，全力拥抱AI

成立于1863年的梅奥诊所（妙佑医疗国际），被誉为“医学界”的麦加，一直是全球医生中的朝圣之地。

梅奥诊所已经连续6年被《新闻周刊》评价世界最佳医院，足以见其在世界范围内的影响力。

锐意进取让梅奥一直立于不败之地，也铸就了它在医学上的辉煌成就，包括发明多学科联合会诊（MDT），发明了术中快速冰冻病理，首创术后ICU等。

同样，梅奥诊所也是AI时代下的弄潮儿，通过数字化建设、内部改革、平台搭建、外部合作等多种方式，支撑其保持世界最佳医院的荣耀。

耗资65亿美元：数字化流程改革

作为全美顶尖的医院，梅奥诊所每年的问诊数量多达数百万人次。

2022年的报告显示，梅奥诊所一年的门诊量为130万人次，收入达到163亿美元，住院人数也达到了11.8万人。

如此高的就诊人数及住院人数，也意味着梅奥诊所在背后能够积累大量的患者数据，为此梅奥诊所花费了大量金钱和财力进行数字化升级，梳理业务流程。

2018年，梅奥诊所花费三年时间，耗资15亿美元，将其所有的医疗记录集成到一个综合性的ERH（电子病历系统）以及财务系统上，完成了健康系统的升级。

该系统包含了患者的药物、免疫接种、化验结果和健康史等信息，还能进行账单结算，并且在梅奥所有的保健机构通用。

系统背后的提供商则是美国最大电子病历公司Epic，目前正在开发100多种AI临床应用，有不少是与梅奥联合开发。

此次梅奥的系统改变也导致400位语音转录员失业，因为在Epic电子病历系统中支持自动语音转录、智能语音识别等功能。

2023年，梅奥诊所更是宣布了一项高达50亿美元的未来医院计划：

包含5栋建筑的新院区共计 240 万平方英尺，要将人工智能和数字工具嵌入建筑物本身，包括各种传感器、VR以及机器人物流系统、AI环境聆听技术。

图：未来医院规划图

新院区预计将在2030年建成，届时患者能够感受到将无缝集成物理空间和数字功能的医院，而不是当前简单的软件集成。

平台建设：去隐私化数据

有了大量的患者真实数据之后，梅奥诊所则走出了其AI化战略最重要，也是最坚实的一步，建立数据平台。

2019年，梅奥诊所开启了一项名为Mayo Clinic Platform的战略计划，这是第一个支持 AI 的综合医疗保健平台。

该平台承接了梅奥诊所多年以来累积的大量数据，能够使高级数据分析以及AI算法能在去识别化数据上运行，目的是数据中获得的洞察力和知识来改善医疗保健。

梅奥一直致力于建立世界上最大的临床数据存储库之一，这些去识别化数据包括：

1300 万患者，来自全美各地以及几乎全科治疗领域

来自 730 万患者的 6.98 亿份临床笔记，收集时间长达40多年

83亿条来自380万患者的生命体征数据

960 万份心电图，27.2亿个实验室测试结果

1290万份病理报告，以及150万份数字病理图像

3.22亿份与药物相关的记录

此外，另一组合作伙伴（内部称为“建设合作伙伴”）帮助提供底层技术基础设施来运营平台。梅奥选择谷歌云作为战略合作伙伴，2019年双方签署了一项长达十年的合作协议，作为其数字化转型的基石。

依靠自家医院慢慢累积数据还是太慢了，梅奥诊所还主导了一项具有野心的数据扩充计划。

2022年7月，梅奥诊所宣布与Mercy Health之间达成了一项长达 10 年合作协议 ，汇总十多年的去识别化电子健康记录，这些数据最早追溯到2008年，预计将整合数年来大约 5 亿患者的非身份医疗保健信息。

Mercy是俄亥俄州和肯塔基州最大的医疗保健的医疗集团，此次合作将使用AI和数据科学开发更加的算法，双方称所作的事情“有可能改变全球医学”。

一手抓科研，一手抓变现

完成大规模数字资产集成与整理后，还要解决给谁用，以及怎么用的问题。

这些数据首先提供给梅奥诊所的科学家用于科研。作为一家顶尖非营利性机构，梅奥诊所的不仅临床水平顶尖，其科研水平遥遥领先。

医院非常注重发展转化医学项目，曾经分离出了甲状腺激素、分理出糖皮质激素并获得诺贝尔奖，也是第一家实现肝移植手术的医院。

梅奥当前共拥有几十个研究中心和4500多名专业研究人员，每年在医学创新研究上的投入高达数亿美元，在大量前沿领域发表高质量研究。

如今，梅奥诊所设立了人工智能与信息学（AI&I）、数字病理学、数字创新实验室等机构，致力于开发最有效的疾病诊断、治疗和预防护理模型。

这些团队的研究和临床紧密结合，涵盖放射科、骨科、神经病学、心脑血管科、癌症研究等，希望帮助临床医护更好地践行以“患者为中心”的理念。

例如，研究人员开发了 AI 模型用于个性化药物警报；开发一款预测脑卒中的软件；还推出了一款名为 OmicsFootPrint 的AI工具，能将大量复杂的生物数据转换为二维圆形图像，能可视化疾病模式。

图：OmicsFootPrint

另一个则是加强与外部合作者的项目，并开启商业化变现。

这些合作项目不仅包含有投资未来的研究项目，例如和英伟达合作开启人类数字孪生计划，还有不少可商业化项目，也被梅奥视为收入多元化战略的重要一环。

图：部分医疗AI合作

上述的Mayo Clinic Platform 平台就是一个多边市场，其参与方包括：数据网络合作伙伴（在平台上提供数据的医院和卫生系统）、解决方案开发商（利用Mayo ClinicPlatform产品和数据来训练和验证 AI模型的公司）、与医疗保健服务提供商（希望采购已通过 Mayo Clinic平台数据审查的解决方案的组织）。

简单来说，Mayo Clinic Platform 借助梅奥集团多年来累积的业内口碑，打造一个数据市场。梅奥能提供数据并帮助落地，同时为其他机构提供“梅奥严选”的AI模型。

例如，英国公司Ultromics与梅奥诊所合作开发EchoGo心衰系统，目前已经获得FDA的批准并且上市。

如今的梅奥诊所拥有200 多个处于不同的阶段 AI 项目，涵盖从可行性和数据可用性审查，到构建算法和模型，再到临床实施和应用。

截至目前，Mayo Clinic Platform上的解决方案开发公司生态系达到 81 家，还有61 家医疗保健提供商。正在将基于平台的端到端解决方案集成到工作流程中，以使患者受益。

转化、孵化与投资

除了提供医疗服务外，梅奥诊所还于 1986 年成立了风险投资部门Mayo Clinic Ventures ，用于投资各种用于医疗保健的新技术和新疗法。

在上述平台上，梅奥又推出了名为Mayo Clinic Platform Accelerate（MCPA）的计划，目的是帮助AI+医疗领域的初创公司加速成长。

而入选的公司将得到平台的大力支持，包括：

• 获得Mayo Clinic Platform丰富的去识别化数据集开发、增强和测试AI模型；

• 提供Mayo Clinic平台产品和服务，支持模型验证并将其无缝集成到临床工作流程中；

• 与监管、临床、技术和业务领域的专家合作并获得他们的指导；（包括Mayo Clinic、Google和Epic技术专家等）

• 探索研究试验的工作流程集成和临床协作机会，同行评审的出版物等；

• 获得与FDA的沟通指导，缩短注册上市流程（主要为AI医疗器械公司）。

也就是说，由梅奥投资孵化出的AI医疗企业，不仅能够在早期就获得数据支持，同时未来还有潜力与医院合作和采纳。

而作为实物投资的一部分，Mayo Clinic Platform可以根据公司最新的估值从初创公司中获得股权，用于之后的投资回报。

该孵化器主要关注八大领域：癌症检测、远程医院、临床试验优化、药物研发、数字健康、疾病诊断、AI影像等。

目前已有多家公司获得了该计划的支持，同时梅奥诊所还和多家医疗保健公司成立了合资企业，由梅奥提供数据及医疗见解，对方提供技术，以数据为洞察力为医疗软件赋能。

其中，Seer Medical已经获得FDA 批准并由此在美国推出其AI癫痫诊断和监测技术，很大程度上是基于梅奥诊所的合作加速。

梅奥诊所曾经表示：“我们将知识视为最具可扩展性的资产，而不是实体设施。”这一初心推动了梅奥诊所关于数字化与AI的布局。

正如业内专家所说：“医疗系统希望实现收入来源的多元化，数据可能成为未来卫生系统运行方式的一部分。”

同时，相较于国内医院严格的数据管控，美国在医疗数据的流通政策上采取了相对宽松的立场，也让梅奥诊所以多种方式进行合作与投资。

相比较之下，国内不少大三甲医院甚至门诊和手术量远超梅奥诊所。

北京协和年门诊量能达到300万人次，郑州大学第一附属医院的年门诊量甚至达到938万人次，被誉为“亚洲第一大医院”，正在冲击千万人次门诊量。

如果让数据能够以去隐私化的形式沉淀下来，结合院方医疗数据+外部工程化能力，同样可以打造基于中国患者数据的AI模型，预测结果更加精准。

这就需要医院加大对信息化的投入与建设。

反观国内，2018年以后卫健委推进电子病历评级，达标的要求才迫使医院在医疗信息化建设上引进和升级急需的系统。

但目前，不少三甲医院医生并不满意HIS\EHR等系统，甚至连医院电脑操作系统还停留在Windows XP版本，一些医院信息科甚至主要任务还是修电脑。

如今，各类人工智能应用的兴起才迫使医院寻求更具兼容性的架构，更先进的设备。

中国医疗系统需要意识到医疗数据的宝贵价值，优化资源配置，推动认知改革与基础设施投入。在政策上，也需要为医疗数据流通松绑。

政府已经意识到了这一痛点，此前上海数据交易所上线了全国医疗体系首批合规、可交易的数据产品，涵盖上海市第一人民医院10个科室的数据。

可以预见，以数据为王的时代，医院将成为AI医疗浪潮中最重要的参与方。

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