如何在眼健康及公共衛生系統行業裡立足？一家名為北京愛諾斯科技有限公司（下文簡稱“愛諾斯”）的企業告訴了我們答案。
經過8年耕耘，愛諾斯的業務已遍佈全國31個省，並與超過113家疾病預防控制中心、近200家婦幼保健院、25492所教育局/學校、652家眼科醫院、312家視光中心/診所和149家社群衛生服務中心達成了合作，已然成為了這一行業中的佼佼者。
2月的一個上午，動脈網與愛諾斯總裁兼CEO譚國凱取得了聯絡，並深入瞭解了愛諾斯的產品佈局、核心優勢和未來規劃。
01
覆蓋眼健康、學生常見病/傳染病的“篩查-預警-干預”人工智慧解決方案
初看愛諾斯的介紹資料，第一反應一定是龐大。
因為從產品體系來看，其不僅有針對學生常見病和健康影響因素監測與干預工作的數字化解決方案，還有針對學生傳染病監測預警的數字化解決方案、中小學生健康體檢和近視防控解決方案、0-6歲兒童眼保健及視力檢查服務工作數字化解決方案以及智慧眼科雲平臺解決方案。
服務物件也涵蓋了學校、教育局、疾控中心、社群衛生醫療機構、家庭以及眼科醫院、眼科診所和視光中心。
這不禁讓人產生疑問：愛諾斯數字化解決方案為何會橫跨多個“疾病領域”？建立如此龐大的業務體系的原因又有哪些？
針對第一個問題，譚國凱在訪談中強調，愛諾斯的解決方案，主要針對兒童青少年常見病/傳染病的監測與干預。
兒童青少年常見病包含近視、肥胖、脊柱側彎、心理健康、齲齒等，這些都屬於預防大於治療的疾病，必須落實早發現、早干預、早治療。
正因如此，愛諾斯提供的數字化解決方案旨在構建一個從篩查到預警再到干預的全流程數字化解決方案。
以愛諾斯面向疾控系統提供的“學生常見病和健康影響因素監測與干預工作數字化解決方案”為例，其不僅能夠實現兒童青少年視力、屈光、身高、體重、血壓、齲齒、脊柱等篩查資料的快速採集，還能完成自動校驗、糾錯從而實現高效的資料質量控制。各級主管部門可檢視多維度、多層級、多部門的大資料分析報告，再透過人工智慧大模型技術，實現對危險因素的監測預警和個性化干預方案的生成。
愛諾斯學生常見病和健康影響因素監測與干預工作數字化解決方案
愛諾斯面向教育系統、疾控系統和婦幼保健院、社群衛生服務機構所提供的數字化解決方案，均按照此邏輯進行設計開發。
而在愛諾斯推進面向教育系統、疾控系統提供的數字化解決方案的過程中，其發現，針對眼健康的防控工作，還需覆蓋兩大群體。那便是0-6歲的嬰幼兒群體和成人群體。
因此，愛諾斯分別針對婦幼保健院和社群衛生服務機構搭建了“0-6歲兒童眼保健及視力檢查服務工作數字化解決方案”和“區域型眼科慢病管理醫聯體解決方案（適用於社群居民眼健康篩查和管理工作）”。
不僅如此，隨著眼健康（保健）篩查防控體系的搭建與完善，愛諾斯也接觸到了諸多眼科醫院和視光診所，知曉了其發展痛點。為此，愛諾斯也充分發揮技術優勢和行業經驗，打造了智慧眼科雲平臺解決方案，可為其提供SCRM/ERP/HIS/進銷存/智慧門診系統平臺的建設，幫助其解決日常獲客、運營難題。為醫療公衛與醫療構建了數字化“篩、防、治”一體化業務閉環。
02
應用人工智慧和大模型技術，提升篩查效率，形成群體預警和個性化干預方案
在訪談中，譚國凱還強調了愛諾斯數字化解決方案的又一大特點——人工智慧技術和大模型的應用。
在以往，由於篩查裝置、資料錄入、分析的自動化、智慧化水平的限制，無論是篩查過程抑或是資料錄入、分析過程均耗時較長，且人力、資金成本較高，且無法形成及時的群體風險預警和個性化的干預方案。而在人工智慧和大模型的賦能下，不僅篩查-防控體系的效率較高、投入相對更少，還能給予及時的群體風險預警和針對個人的個性化干預方案。
具體而言，在篩查階段，愛諾斯透過自研或整合第三方智慧裝置，實現資料的快速採集。例如，“學生常見病和健康影響因素監測與干預數字化解決方案”依託人工智慧技術和智慧化裝置，實現了視力、屈光、身高、體重、口腔、脊柱、心理健康、血壓等指標的非接觸式測量，篩查效率提升了80%，人力成本也降低了66%。
而在資料錄入、分析階段，由於該項工作與公共衛生、民生相關，因此需要嚴格落實相關部門的質控標準。而在以往，由於這項工作常常為人工輸入，因此時常會出現資料質量參差不齊，表述缺乏統一等問題。這不僅可能造成資料錄入未達標無法上報進而“返工”的問題，且無法高效形成風險預警和群體處方及連續的個性化干預。
而愛諾斯應用了人工智慧及大模型技術，不僅可縮短資料錄入、統計分析的時間，系統支援多維度資料分析，重點分析模組包含視力資料分析、常見病資料分析、因病缺課資料分析、意外傷害資料分析、傳染病資料分析、行為影響因素資料分析、教學生活環境衛生資料分析、學校衛生工作情況資料分析，並進行趨勢分析、風險評估等，為科學決策提供資料支援。疾控工作人員向系統提出各類業務問題，大模型可根據基礎資料，結合公衛、臨床、科研、衛生經濟學等業務能力生成人工智慧的多維度資料分析報告，助力基層公共衛生業務能力大幅提升。
不僅如此，在近視防控方面，基於人工智慧和大模型技術，愛諾斯不僅可聯合婦幼保健院、學校等機構實現學齡前兒童、學生視力、屈光等指標的動態追蹤，建立“一人一檔”電子健康檔案，實現學齡前到成人的眼健康資料全覆蓋和眼健康管理閉環，還能針對個體篩查資料進行解讀，幫助家長了解孩子眼健康狀態，並基於系統生成的個性化干預建議進行干預，進而提升家庭、學生的護眼意識，提高干預依從性，實現眼健康的早篩查、早干預、早治療。
“對於我們垂直細分領域企業而言，需要根植業務基礎，除了持續的技術創新，還需要掌握臨床、公衛、衛生經濟學等多學科的業務知識，才能更好的滿足國家利益、客戶需求，繼而讓技術為人民服務。為此，我們不僅跟多所科研院校建立了產學研合作關係，還參與了《兒童青少年視力及常見病監測預警技術系統建設規範》《兒童青少年視力健康監測及預警資訊系統功能規範》標準制定。”譚國凱表示。
與此同時，作為一家數字化技術服務型企業，愛諾斯一直堅持“以客戶為中心”的核心價值觀，向客戶提供安全、可靠、穩定的服務。包括系統部署、人員培訓、資料運維等一站式服務，且響應時間為7×24小時，以及時解決客戶問題。
在未來，愛諾斯科技將持續基於人工智慧和大模型技術創新與應用，透過數字技術助力主管部門與醫療機構快速構建“篩、防、治”一體化服務，提高各個基礎業務流程的標準化、視覺化，讓工作開展更即時、管控更高效、決策更科學，確保提前發現兒童青少年健康風險。
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