随着人工智能接管住院监测，医疗领域的技术竞赛正在展开

随着人工智能（AI）技术在住院监测中的应用，这一趋势正成为医疗市场的重要方向。AI能够实时分析患者的状况，防止病情恶化，并通过自动化提高运营效率。这项技术受到越来越多的关注，特别是在应对病床管理人员短缺和低病床利用率的问题上。

目前，多家公司正在开发医疗AI解决方案。其中，引人注目的公司及其产品包括Seers Technology的thynC、VUNO的VUNO Med-DeepCARS，以及AITRICS的AITRICS-VC（Vital Care）。这些解决方案引起了广泛关注。

thynC是一种智能床边监测解决方案，它使用可穿戴生物传感器实时收集关键生命体征数据，如心电图、体温、血氧饱和度、血压和心率，并通过基于AI的算法进行分析。这使得可以早期发现患者状况的变化，并及时通知医护人员。Seers Technology通过与全球医疗器械公司Philips的IntelliVue MX40进行对比临床试验，确认了其在心律失常检测率和信号质量上的相同水平和优越性。

VUNO Med-DeepCARS是一种AI解决方案，它分析普通病房患者电子病历（EMR）中记录的生命体征，预测24小时内心脏骤停的风险。它分析四种生命体征——血压、脉搏、呼吸和体温，并提供心脏骤停风险评分，使医护人员能够在心脏骤停发生前约16小时检测并响应预警信号。（图片来源：Getty Images）

2022年8月，该解决方案获得了延期的新医疗技术评估，并进入未报销设备市场，在包括延期评估期（两年）和新医疗技术评估期（约一年）在内的三年内用于临床。

AITRICS-VC是一种预测急性危急情况的AI解决方案。它可以在普通病房预测六小时内的死亡风险，在ICU预测四小时内的心脏骤停和败血症风险以及六小时内的死亡风险。该解决方案与医院的电子健康记录（EHR）系统集成，实时监测住院患者状况的全面变化，并综合分析生命体征和血液检查数据。

2023年3月，它被指定为新医疗技术评估的延期目标，并以12,000韩元至17,000韩元（约合8.25美元至11.6美元）的未报销成本在医疗机构提供。

这些解决方案有一个共同点：它们利用医院现有的数据或可穿戴传感器帮助实时监测住院患者的状况，并实现早期响应。然而，它们在数据收集方式和应用对象上有所不同。

thynC通过可穿戴生物传感器直接收集和分析数据，而VUNO Med-DeepCARS则侧重于使用现有EMR数据预测心脏骤停。AITRICS-VC通过与EHR系统的集成，分析患者整体健康状况的变化。这些解决方案的目标受众也有所不同，VUNO Med-DeepCARS主要针对普通病房的住院患者，而AITRICS-VC和thynC则用于普通病房和ICU。

各解决方案的市场应用也很活跃。截至2023年底，VUNO Med-DeepCARS已在全国超过110家医疗机构部署，包括18家三级综合医院，用于约45,000张床位的真实世界患者监测。AITRICS-VC已在韩国超过70家医疗机构部署，用于患者监测。作为相对较晚进入市场的Seers Technology，预计通过现有的报销制度（如心电图床边监测）来稳定市场，而现有的住院监测解决方案仍在努力进入报销体系。

“每个解决方案都有其特点”，中安大学光明医院心内科教授林洪宇表示。林教授指出，VUNO Med-DeepCARS是一个专门的解决方案，它通过从重症监护室或床边收集的异构数据开发算法，专注于预防患者突然死亡或心力衰竭。

thynC类似于iOS或Android操作系统，是一个可以容纳各种垂直解决方案的综合性平台，适用于心电图、血氧饱和度、血压、体温、液体水平、心率等。他补充说，基于收集的数据，还可以开发心脏猝死预防算法，如DeepCARS或房颤算法。

这些解决方案的市场也有望扩大。除了败血症外，AITRICS还在研究将其应用范围扩展到急性肾功能衰竭、肺栓塞和糖尿病肾病。thynC的国内供应商大熊制药计划将其供应扩展到高端综合医院和准综合医院，并期望在心脏病学、神经病学、呼吸医学、外科、急诊医学和肿瘤病房等各种科室使用基于AI的床边监测解决方案，以实现高效患者管理。

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