病历管家 PicnicHealth：轻松获取病历，还能发给医生
在美国越来越多的医生开始使用电子病历系统，替代原来的纸质病历。对病人而言访问自己的病历变得可行。美国的医疗机构已经逐渐普及患者门户（Patient Portal），病人能够通过门户访问自己的病历。但多数的病历管理软件工具都是针对医院和医生，而面向病人的软件则必须要病人人工输入。被诊断为克罗恩病的 Noga· Leviner 想找到一种管理病历的方式。
于是她联合创办了 PicnicHealth，曾获得 Y Combinator 创业孵化器的支持。PicnicHealth 旨在方便人们处理病历，该服务的目标受众是癌症患者以及照顾老年病人的护工。
Picnichealth 的运作模式利用了传统的病历申请模式。完成网站注册后，你只需要提供医生姓名或者就诊的医疗机构信息，接下来的事就交给 Picnichealth。Noga·Leviner 说：“多数人要么记得医生的姓名，要么记得就诊的地方，所以 PicnicHealth 只要有了其中一项信息，他们就能够在获得病人的电子签名后提交病历申请。” 接下来，PicnicHealth 会处理所收到的数据。那些数据可以用电子方式提取，然后以时间轴呈现，方便病人理解。数家医院和一些医生还使用病人门户来输入一些信息供病人查阅，PicnicHealth 可以连通那些门户抓取数据。
PicnicHealth 也可以在医生之间转移信息。如果你看过其他医生，但希望让你的主诊医师也收到病历信息，那么 PicnicHealth 服务会帮你搞定。该服务有一个申请和发送病历选项，让你输入你希望的接收方信息。也就是说，如果你换了医生，你的新医生也会收到你的病历信息。
PicnicHealth 会根据医生偏好的方式给他们发送病历，它一般会通过传真发实体病历本，有时候则选择邮寄。PicnicHealth 希望未来医院和医生都会使用它的服务，但现在他们的重心放在病人身上。
PicnicHealth 于今年4月 份获得了 Eric Evans 和 Great Oaks Venture Capital 领投的 200 万美元种子轮资金。PicnicHealth 服务有两种套餐 ：一种是月费 39 美元的订阅服务，提供你当前的病历管理信息；另一种是一次性的服务，让你可以一次提取所有的病历记录，价格为 295 美元。这是解决病人一大痛点的一个很有趣的解决方案，如果一切进展顺利，未来你的下一次健康检查信息可能也会纳入 PicnicHealth 带来的病历当中。
可爱的创业者，如果你或你的朋友的项目希望被 36 氪报道的话，请狠戳这里，：）。
原创文章，作者：Chloe
浙大二院发布全国首个AI电子病历模型Medcopilot，AIGC+医疗的春天来了？
AIGC已然无所不在，场景探索日新月异。
近日，浙江大学医学院附属第二医院发布了国内首个嵌入AI大模型的电子病历系统——Medcopilot（医疗 AI助手） ，最短数秒之内可生成一份出院小结。
此前，互联网巨头们也相继推出了面向医疗行业的大模型产品，比如百度的“灵医大模型”，京东的“京医千询”和蚂蚁的“支付宝医疗大模型”。AIGC场景探索，已覆盖诊前到诊后的全临床流程。
让我们以浙江为地理坐标，一起来聊聊AIGC在医疗健康领域的具体应用。
在浙江，AIGC 场景在医疗健康领域的多元应用与其丰富的行业需求息息相关。
在院端应用创新中，浙大二院推出的Medcopilot上线了多种辅助诊疗的AI功能。其知识检索功能，可以帮助医生快速获取最新的医学知识和研究成果；患者病例自动生成功能，可以减轻医生的文书工作负担；实时数据自动生成趋势图功能，可以让医生更直观地了解患者病情的变化趋势。
在大公司对医疗大模型的探索上，在今年7月的世界人工智能大会（WAIC）上，蚂蚁集团发布了“支付宝医疗大模型”。这款大模型基于蚂蚁的“百灵大模型”研发，具备原生多模态能力，具备了处理和理解音频、视频、图像、文本等多模态数据的能力。通过添加大量医疗相关数据，这款医疗大模型不仅能够提供智能问答、病历结构化和检索、辅助诊断等功能，还可识别解读药品，解读上百种复杂的医学报告，进行毛发健康检测。
而在对未病管理等健康管理端，浙江美年健康在今年4月宣布与润达医疗等三方合作研发的国内首款健康管理AI机器人——“健康小美”数智健管师内测版正式上线。“健康小美”为用户构建全生命周期数字健康档案，具备“数据驱动的个性化服务、智能化的健康管理平台、数字孪生人健康管理、智能辅助诊断、创新技术与研发”等五大功能。
具体到应用领域，目前，医疗大模型主要应用于医学影像分析、临床辅助、药物研发、个性化治疗方案制定等方面。
在医学影像分析上，医疗大模型通过AI算法可以辅助医生识别CT、MRI等医学影像中的疾病；临床辅助上，医疗大模型能够整合患者的病史、症状、检查结果等，为医生提供全面的诊断建议和治疗方案参考；在药物研发领域，通过对大量药物分子结构和生物活性数据的学习，大模型能够预测药物的活性、毒性和副作用，从而加速药物研发的进程，降低研发成本；同时，大模型还能够根据患者的个体化差异，量身定制最适合的治疗方案，实现精准治疗。
目前，全球AIGC市场规模还在不断扩张。艾媒咨询数据显示，中国AIGC行业的核心市场规模在2023年达到79.3亿元，并有望在2028年增长到2767.4亿元。医疗健康作为其中的重要落地板块，其市场规模也将进一步增长。
不可否认，当前AIGC在医疗领域的发展，还面临着算力、算法、数据三大挑战。例如，国内大部分医疗数据储存于不同医疗机构，业务系统相对独立，可供训练的真实场景数据集有限。
在浙江，不少企业在医疗细分领域均有探索，已然走在行业前沿。属于浙企的“AIGC+医疗”的春天或将到来。（本文首发于钛媒体App，作者｜吴思灿，编辑｜左键）
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