李宛庭
「solaxin」與「solian」兩個極其相似的藥名,實際卻是天差地遠的藥品,分別是肌肉鬆弛劑和抗精神病藥。另外,每家藥廠又都有著各自的命名方式,因此即使是聰明又小心的醫生,也可能不小心開錯藥。 開錯藥品可能帶來的風險,不只是患者無法得到妥善的治療,還有可能導致誤食過敏藥物、產生其他副作用等嚴重後果。 2019年,醫守科技看見了醫療產業開錯藥的問題,開發RxPrime藥御守協助解決,現今則推出DxPrime好完診進軍診斷系統服務,今(2022)年8月更完成了295萬美元(約新台幣8,850萬元)的Pre-A輪募資,由台杉資本領投、日本知名上市遊戲公司Colopl Next、美國創投500 Global和比翼生醫創投等跟投。 從原先的「藥物開立服務」跨足「診斷系統服務」,醫守科技究竟看見了哪些產業問題? 從「用藥」到「診斷」,醫守科技如何從知名產品RxPrime藥御守轉型再出發? 2019年成立的醫守科技,最先推出的產品是RxPrime藥御守,希望為醫生減少開錯藥的狀況。藥廠出廠藥品時,會為藥品命名,相似的藥名卻可能是天差地遠的藥品,於是醫守科技的RxPrime藥御守,透過機率模型與增強學習雙重人工智慧引擎,打造用藥安全演算法,在偵測到藥品可能開錯時,即時發出系統警告提醒醫生。 儘管推出RxPrime藥御守立意良好,醫守科技卻面臨到了醫院採購的系統性問題。
醫院當中負責RxPrime藥御守採購案的是藥劑部門,但RxPrime藥御守實際幫助的群眾卻是醫生和患者,導致RxPrime藥御守在醫院採購案中推行不易,且潛在市場規模太小,龍安靖解釋,「假設全美國每家醫院都投入300萬美元採購,也不過只有8億美元的市場,對於美國創投來說規模太小,不會決定投資。」
醫守科技決定將產品主軸從「用藥」,擴展並重新定位為「診斷」,試著思考透過診斷技術加大產品線與未來規模。 全球推行DRG診斷關係群,醫療體系將面臨什麼問題? 深耕醫療資訊產業30年的龍安靖,憑藉對於醫療產業體的熟悉,發現美國行之有年的DRG診斷關係群(Diagnosis Related Groups)、台灣新導入的Tw-DRGs(Taiwan Diagnosis Related Groups)可能面臨一些問題,而醫守科技的大數據診斷技術可以幫的上忙。 DRG診斷關係群是一種住院支付制度,創立之初是希望解決資源浪費、過度醫療的問題。舉例來說,過去的支付制度以量計價,透過醫院採取了多少醫療行為,例如開藥、手術、住院等,來計算醫院可以向健保申請多少經費,因此可能發生醫院過度開藥,或是住院天數過長等問題,不只浪費醫療資源,更讓患者沒辦法得到最有效的照護。 醫守科技推出DRG診斷關係群,透過大數據,將患者的資料依照器官系統、疾病種類等分類,進行醫療編碼,分門別類成一組一組DRG。在每一組DRG當中,包含需要執行的必要項目、不必要的醫療行為則沒辦法申請經費,因此DRG能讓醫療資源有效利用,更成為計價以及後續申請健保、保險的基準。 龍安靖分享,要想完成DRG,需要經歷將病歷進行醫療編碼的過程,但大多數醫生都沒受過醫療編碼的訓練,導致他們所寫出來的病歷,內容和格式通常不符合醫療編碼的要求。於是醫院需要聘用一群專門的編碼人員,閱讀醫院的病歷資料,並把它們撰寫成有效的編碼。 然而,醫療編碼卻並不是那麼容易被定義的,「醫生寫的病歷和DRG要求的醫療編碼,中間有著非常大的鴻溝,為了解決這個差距,醫院需要付出更多成本和心力。」龍安靖總結了3大可能會遇到的問題: 醫生不了解醫療編碼,因此提供給編碼人員的資料多有缺漏,需要額外花許多時間和編碼人員溝通,並且補足文件。 病歷大多是最後一位經手的醫生負責撰寫的,但許多患者可能需要轉診多次,經過不同科別的醫生診治,如此一來可能會有許多診斷內容被遺漏。 病歷閱讀耗時且編碼製作繁瑣,醫院需要花費大量成本雇用編碼人員。 累積45億筆臨床資料、32億筆國際病歷,DxPrime好完診幫醫生從病歷開始就「做對的事」! 龍安靖正是看準了醫院執行DRG的困難以及背後剛需,推出了DxPrime好完診服務。 「何不讓醫生一開始就做對的事?」龍安靖回憶,DxPrime好完診的開發初衷,就是希望醫生在製作病歷時就能夠同時完成編碼,並且透過DxPrime好完診讓編碼時間大幅縮短。除了減少編碼成本之外,更讓醫生有機會透過醫療編碼判斷診斷內容是否需要調整。 DxPrime好完診因應不同部門與性別,給予主診斷、共病與併發症編碼建議選項,提供AI自然語言搜索和DRG功能,給予醫生10個醫療編碼建議,這時醫生只要在製作病歷的同時勾選選項,DxPrime好完診就能夠自動帶入電子健康紀錄系統。 因此,病歷製作完畢的同時,醫療編碼也編寫完畢,不再需要傳統編碼人員手動逐字輸入,更可以根據DxPrime好完診推薦編碼項目,提升編碼品質並降低編碼成本。 「我們還有一個最大的優勢,是台灣的醫療資料非常完整。」龍安靖分享DxPrime好完診能夠精準建議醫療編碼的秘訣,「美國的醫院是不配藥的,患者需要另外拿著處方籤自行到藥局領藥,因此美國的醫院記錄不到藥品這塊重要資訊;反觀台灣,所有診斷和配藥都可以一次在醫院完成,所以我們可以得到更完整的醫療資料。」目前,DxPrime好完診已累積45億筆臨床資料,以及32億筆國際病歷。 最佳醫院Mayo Clini投資DxPrime好完診,好完診未來發展將如何定調? DxPrime好完診在取得台灣的醫療資料之後,近日也入選醫院Mayo Clinic的加速計畫,以及Mayo Clinic的去識別化醫療資料、數據科學專家指導的AI模型驗證模型驗證、與臨床專家進行合作討論、美國食品藥物管理局(FDA)審批的指南、臨床驗證研究支持等協助。 未來將對醫守科技的數據庫完整度以及開拓美國市場帶來助益,讓DxPrime好完診在全面性綜合分析用藥、檢驗檢查、處置、手術項目等結構型資料時,可以更加精確地分析病歷複雜度,給出更好的醫療編碼建議。 龍安靖另外分享,早期DxPrime好完診提供10個以下的編碼建議時,醫生的勾選率大約60%,準確率達90%成,並從中創造了將近5%利潤,「現在我們提供10個編碼建議,有了100%的準確率。」龍安靖笑言。 問起關於醫守科技的未來發展,龍安靖表示中國希望能在3年內導入DRG,因此近期醫守科技有到中國發展的計畫,並希望持續深耕美國市場,「第一步是透過Mayo Clinic打開我們在美國的知名度,再來是我們現在想打團體戰,透過和美國的平台策略合作,例如美國最大電子商務平台Epic Systems、數位醫療募資10億美元的Olive AI、Ferrum等,快速導入DxPrime好完診,推出免費試用版,系列性地推廣我們的服務。」龍安靖分享,目前醫守科技提供12個月的試用服務,後續和醫院簽約後,將從醫院透過DxPrime好完診服務,替每份病歷所增加的收入當中,收取10%費用,目前約為平均每位患者35美元。 目前,醫守科技剛結束295萬美元的Pre-A輪投資,投資者有台杉資本、日本知名上市遊戲公司Colopl Next,以及美國創投500 Global,並導入4家台灣醫學中心、6家區醫院,未來期待持續深耕數位醫療領域。
Reference: Meet創業小聚
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