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跨国医械巨头锐珂医疗,卖业务给飞利浦

news.PharmNet.com.cn 2019-03-12 赛柏蓝器械综合 字号:放大 正常
  医药网3月12日讯 飞利浦医疗或要在2019年大展身手。
 
  锐珂医疗卖业务给飞利浦
 
  2019年3月7日,被称作医学成像领域引领者的Carestream Health(锐珂医疗)宣布与飞利浦公司签订协议,向后者出售其医疗信息系统(HCIS)业务。据雷锋网消息,尽管有关方面没有披露更多的财务细节,但上述交易已是板上钉钉。待相关监管机构批准后,交易预计将于今年下半年完成。
 
  到那时,锐珂医疗相关业务下的约900名员工将成为飞利浦诊断和治疗模块下医疗信息业务的一部分。
 
  据了解,锐珂医疗的HCIS业务部门为医院,影像中心,放射服务提供商和专科医疗诊所提供影像IT解决方案,包括一流的VNA、诊断和企业浏览器、多媒体报告、工作流程协调器,以及临床、运营和业务分析工具。
 
  而通过此次收购,飞利浦医疗能够将该平台集成至自身的产品组合中,增强其放射信息学相关产品能力,扩大医疗IT业务,补全放射产品版图。锐珂医疗将保留其医疗影像、牙科和工业胶片、无损检测、精密涂层业务,这些业务不受此次出售的影响。
 
  强强业务联合
 
  锐珂医疗总部位于美国,业务遍及全球,其主要分为两部分,一是为医院、影像中心和专科医疗诊所提供医疗成像和医疗IT解决方案,二是面向各类工业、医疗、电子及其他领域公司提供精细的涂装服务。
 
  其中的医疗信息系统业务,已在医疗保健行业中培育出强大的客户关系,并有能力追求持续增长和成功。针对后者,锐珂将保留其牙科、工业胶片、无损检测和精密涂层业务,保留名称和品牌。
 
  对这一收购,锐珂医疗信息解决方案总经理Ludovic d'Aprea表示,在提供放射学及企业影像学IT系统、帮助医疗专业人员提供优质治疗并提升其运营方面,我们已获得全球性的成功。通过成为飞利浦的组成部分,HCIS业务将获得更大的发展和成长机会。
 
  飞利浦精密诊断首席业务负责人Robert Cascella在一份声明中补充说表述,飞利浦医疗在影像学系统平台、工作流程优化和人工智能赋能的信息学领域的成功创新组合,加上锐珂医疗的云端企业影像信息学平台,以及互补性的地域布局,将提供一个坚实的基础,来实现精准诊断的承诺。
 
  在医疗AI领域大战身手
 
  作为“GPS”三巨头之一,从媒体报道来看,在过去一年里飞利浦医疗在整合和收购布局上的动作不如另两者多。而进入2019年,飞利浦医疗预计会频繁发力,这项收购是其中之一。
 
  实际上,2019年1月1日起,飞利浦启动了一系列变革,涵盖诊断和治疗领域、关联护理与健康信息以及健康个护的业务。其中一个显著的变化是,医疗信息业务从关联护理部门转移到了诊断和治疗部门。
 
  去年5月,飞利浦医疗曾宣布布局AI健康医疗的新战略,结合此次收购来看,更像是飞利浦医疗AI战略主动下的一次动作。
 
  事实上,许多人对AI人工智能感觉陌生,虽然知道巨头们如微软、苹果、谷歌、IBM、亚马逊、中国的BAT等都将人工智能视为下一个技术引爆点、纷纷巨资布局,但因为其技术门槛限制以及应用场景的还未大范围拓展开,以为其远在未来。而实际上,医械圈包括GE医疗、西门子、东软医疗和联影也都已经开始布局。飞利浦开展的则相对又早一些。
 
  早在5年前,飞利浦就开始在AI领域发展,每年投资17亿欧元用于研发,其中60% 用于软件开发,如今成果已经体现在现有的产品和解决方案中。
 
  自1891年生产第一支灯泡以来,飞利浦在过去一百多年的时间内逐渐发展成全球最大的电子品牌之一。尽管在发现X射线的1895年之后的一年时间里,飞利浦就研发出世界上第一个X射线球管。但长久以来飞利浦在消费者的心目中只是一个消费电子产品生产商,其产品包罗照明、剃须刀、电视、病人监护、诊断影像等多个不同领域。
 
  随着时代的变化,过去的20年内,飞利浦也不断精简企业务领域。从 2008 年 1 月 1 日起,飞利浦精简组织架构,成立了三大事业部:医疗保健、照明和优质生活。
 
  去年5月10日,飞利浦再度公布的新战略是布局AI健康医疗。
 
  据经济观察报的报道,目前,在飞利浦25%的科学家正在开展约250个与AI与大数据相关的课题研究,并与临床场景和工作流程紧密结合,包括自然语言处理、大数据挖掘与分析、构建结构化临床数据库、图像识别、影像辅助诊断、介入治疗、基因组学、慢病管理、家庭护理、云平台解决方案等。
 
  在中国市场上,于21018年3月宣布与神州公司共同推出神飞云,随后又宣布在上海成立人工智能实验室。
 
  需要指出的是,就中国市场而言,医疗人工智能面临着不小的挑战。经济观察报在报道中指出,人工智能的唯一基础是数据。目前,中国的挑战在于医疗保健行业的数据处于分散且非结构化状态。另外还有大量的历史数据是胶片状态,据估算约超过80%的病人信息处于非结构化状态。而这恰恰是人工智能可以做出大幅改善的领域之一。
 
  在这一层面上,医院是医疗数据的最大产生机构。现实里,没有哪家医院愿意把医疗数据共享出来。不敢共享的一个原因是,数据属于医院财产,科室主任在未授权的情况下,无法分享。而院方来说,考虑到患者隐私权的问题,也无法拍板共享。
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