英国幼儿英语品牌Lingumi获400万英镑A轮融资前阿里云首席科学家闵万里领投

3月12日报道

英国幼儿英语品牌Lingumi获得400万英镑(约3600万人民币)A轮融资,由前阿里云机器智能首席科学家闵万里创办的北高峰资本(North Submit Capital)领投,英国LocalGlobe, ADV和 Entrepreneur First等天使轮融资方继续跟投。

“因此,合成数据现在非常流行,以至于可能没有适合所有合成数据的特征。相反,几乎所有使用实际医疗保健数据的情况都可以并且可能由合成数据表示。这样就可以建立一个低成本,低负担的测试环境,然后可以使用实际数据进行验证。”

国家药品监督管理局药品监督管理司司长袁林介绍,为帮助患者及时确诊以便尽早收治,我国对新冠病毒检测试剂实行了应急审批,扩大了供给能力。截至3月11日已批准16个检测试剂,包括10个核酸检测试剂和6个抗体检测试剂,日产能分别接近260万人份和100万人份。

医生也抱怨把大量时间花在EHR中去记录数据,而不是与患者互动,负担越来越重。

MITRE公司健康经济学负责人Robert Lieberthal说:“医疗数据是我们社会中最敏感的数据之一。考虑到个人健康状况,以及根据HIPAA和其他法律保护医疗保健数据的需求,使得院方难以进行预测模型的分析,所以难以改善流程。”

Lingumi的核心课程理念是‘在玩乐中学习’,独创“结构化”的学习方法,让孩子拥有英语思维,像学习母语一样学习和掌握英语。

本次融资的领投方北高峰资本(North Submit Capital)创始人兼CEO闵万里表示:“尽管中国市场上有很多英语教学app,只有小部分学龄前儿童有机会接触到优质的英语一对一教学。我们相信每个孩子都应享有平等的教育机会,包括英语学习。Lingumi的课程设计和“非同步教学”理念能够帮助每个孩子接受到高质量的英语教育,而且根据各自的学习状况通过AI技术设计最适合的课程,真正做到「因材施教」”。

“对查实存在价格违法行为的企业和个人,市场监管部门将从重从快从严予以查处和打击,构成犯罪的移交公安机关追究刑事责任。”陈志江说。

在粮油肉菜蛋奶等基本民生商品价格监管上,市场监管部门线上线下齐行动,确保民生物资市场秩序稳定。截至3月12日,全国共立案价格违法案件1.4万件,已处罚7900多件,共曝光重要民生商品价格典型案例490多起。

Lingumi CEO Toby Mather 表示,本轮融资主要用于在新加坡、中国和英国建立国际化的研发和市场运营团队;加强AI能力,实现课程个性化、AI情景化对话、AI口音智能分析,进一步加强英语口语启蒙的效果。Lingumi也在开发更多英语启蒙课程,满足家长更高阶的英语启蒙需求。

此外,一个患者的数据,在同一个医院的不同科室,往往并不互通。

保险理赔数据系统通常无法与临床(电子健康记录)数据交互打通操作,这使得像医疗费用单之类的财务信息难以提前或在护理期获得。

他介绍,截至目前,已在全国组织了2万多个、17.2万人次参加的安全指导组,紧盯危险化学品、煤矿、非煤矿山等高危行业,检查指导了22.3万家企业,整改了16.8万处问题隐患。

他说:“最后,开放源代码社区导致可以解决此问题的开发人员范围更广,从而产生了新的想法,并且可以解决这些难题的人也更多。”

新华社记者孙奕、刘开雄、田晓航

此外,患者常常不愿或无法承担其特定疾病的费用或家庭的护理费用,众包和其他用于在患者组内共享信息的方法是不划算的。结果导致,由于患者自认为无法负担得起医疗服务,他们可能会放弃医疗服务。

那在这系列问题面前,如何利用好数据去解决问题?

裴文田说,下一步将立即开展隔离观察场所建筑安全风险隐患排查,对存在安全风险的,提醒地方政府立即停止使用;全面开展改扩建建筑物、老旧危房等安全风险隐患排查,深化危化品、矿山、道路交通、城市燃气等重点行业领域的专项整治;同时还要做好重大事故灾害应急准备工作。

他解释到,在沙盒环境中使用合成数据可以使开发人员、临床医生和其他人员将EHR系统和其他健康IT工具部署到床头之前对其进行测试,从而获得更好的解决方案,而不会受到现场alpha或beta测试的损坏。

当行业需要更多的医生、护士和其他卫生专业人员时,而在老年人口居多以及基础服务较差的地区,这种现状正在使得越来越多的专业人员离开医疗行业。

“研究人员、企业家都在创建综合性病历,以回答诸多重要的医疗保健问题。MITRE正在研究Synthea,这是一套开放源代码的完全综合的EHR数据。Synthea基于针对各种情况的现实患者过渡情况,用于创建整个州以及重要疾病和人群的综合队列,例如心血管疾病,退伍军人人群和晚期肾病。”

合成数据指的是由计算机使用人为手段生成的数据,而不是从现实世界的环境中测量和收集的数据。这一数据是匿名的,并且是基于用户指定的参数而创建的,因此可以尽可能地和现实情境下的数据有着相同的特征。

药品和医疗器械供给加大后如何保证质量?

“缺少信息和数据打通,也增加了患者、院方和保险公司的诊疗成本,这意味着我们在付出更多的情况下,得到的东西反而更少。因此,患者也会感到困惑,在很多情况下,他们对自己的数据缺乏所有权感到愤怒,需要带着自己的病历从一个医生到另一个医生。”

“我们知道人工合成,通常是完全由人工收录的患者记录和理赔数据组成。它与部分取消标识的数据或已检查或删除变量以限制受保护的健康信息变量的数据集不同。合成数据并不基于患者记录,因此永远无法链接回特定个人或其个人费用数据。”

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Lingumi中国负责人Henry透露,Lingumi在中国1年内的累计总上课次数已达到150万次,过去几个月的用户月环比增长率达到50%左右。 从Lingumi的用户反馈看出,Lingumi的小学员们非常喜爱玩Lingumi的课程,目前Lingumi的活跃用户月留存率超过50%。与线上直播课用户主要集中在一二线城市不同,得益于互动化游戏的上课模式和价格,Lingumi的用户相对平均地分布在一、二、三、四线城市,今年Lingumi也计划跟线下早教机构和儿童俱乐部展开合作。

也就是说,合成数据通常使用用户友好的界面来呈现,例如用于表示护理途径的图形标准,从而允许非开发人员访问综合数据工具。

医疗物资着力“保量保质” 应急审批16个检测试剂

他引用了很多数据,综合数据反映了乔治·博克斯的观点,即“所有模型都是错误的”,同时提供了“对现实世界中发现的模型的有用近似”。

市场监管部门还采取措施打击“黑口罩”、严惩囤积额温枪等不法行为。据介绍,市场监管部门在打击非法制售口罩等防护用品专项行动中共出动执法人员700万人次,检查经营者897.5万户次,查获问题口罩8066万只,查获其他问题防护用品比如消毒水等37万件,罚没款2.3亿元,移送公安机关案件598件。

“3月份历来是安全生产事故易发多发的月份,今年3月又面临疫情防控最吃紧的关键期、企业复工复产的高峰期、历史重特大事故多发期叠加的局面,安全生产形势复杂严峻。”应急管理部安全基础司司长裴文田说。

谈到3月7日发生的泉州欣佳酒店坍塌事件,他表示,初步调查情况显示,这是一起安全生产责任事故。该酒店违法建设,多次违规改建,暴露出地方有关方面安全生产监管责任不落实,长期造成安全风险隐患的漏洞和盲区。

Lieberthal解释说,取而代之的是,它基于现实世界的数据进行开发,校准和验证,以使其成为现实。

如何确保始终绷紧安全生产这根弦,在疫情关键时期抓好安全生产?

然而,患者、医疗服务提供者(医院),甚至是付款人(保险公司)通常得等到提供完护理后,才能知道特定服务的账单费用和已支付费用。财务数据远远落后于临床数据。

Lieberthal说:“合成数据的主要组成部分在于互操作性,临床和索赔数据的集成,以及围绕合成数据构建的开源社区。存在于合成数据源中的可互操作的,完整的患者记录类型在现实世界中很少存在,至少在美国不存在,这打破了不同提供商组之间存在的孤岛。”

抢工期也要防风险 整改16.8万处问题隐患

即使患者在同一个医院,他们有时候不得不在不同的科室多次做相同的工作(如检验/诊断/记账),其背后的原因就是各个科室的数据并不打通,都需从零开始。

他补充到,患者就诊的临床结果与费用之间的联系在实践中很少存在,因此能够评估综合数据中的这些权衡取舍,可以衡量提高护理价值-费用之间的关系。

近来,随着口罩产能的不断增加,熔喷布产量没有及时跟上,造成一定供需矛盾。陈志江说,市场监管部门查办了5起哄抬熔喷布价格典型案例并予以公开曝光。

坚决维护市场秩序 立案价格违法案件1.4万件

根据Lingumi和英国文化委员会数据,Lingumi在30个小时可以让孩子掌握的单词数量是英国文化委员会线下英语课程的6.3倍。2020年2月,Lingumi App成为英国教育部认证和推荐的英语启蒙App。

“这起事故再次提醒我们,越是在疫情防控的关键时期,安全生产的红线、底线不能有丝毫松动,必须狠抓各项安全责任措施落实,有效防范化解重大安全风险,以保安全更好服务经济社会平稳发展,服务疫情防控大局。”他说。

这个问题非常关键,适用于有关医疗保健的财务数据如总索赔、索赔金额、议定费率、帐单代码等,这些数据通常是专有的。

2019年4月份进入中国市场,Lingumi App已经推出英语口语启蒙课Level 1和Level 2, 共120节课,通过280多个趣味互动化游戏教学超过1400个单词和短语,售价1298元。

与此同时,药监部门还开辟医疗器械应急审批绿色通道,鼓励企业紧急安排防疫所需医疗器械相关产品的生产或扩大产能,各地也按要求加快了医用防护产品注册审批、生产许可等工作。

他总结说:“从其他方面来说,合成数据看起来很像真实世界的数据,并且被用于各种环境中的开发- 临床质量度量  和SyntheticMA,即马萨诸塞州的患者数据。”

创造合成数据的方式之一是使用真实数据,但是需要去除数据集中能够识别出个人信息的方面,如姓名、邮件地址、社保号码和地址,从而确保数据是匿名的。生成模型能够从真实数据中学习,并能创造和真实数据极为相似的数据集。随着技术的进步,合成数据和真实数据的差距也在缩小。

他解释说:“类似地,合成数据可能不是对诸如成本和临床质量之类的现实结果的100%准确描述,而是对这些变量的有用近似。此外,合成数据正在不断改善,验证和校准等方法将继续使这些数据源更加现实。”

Lieberthal表示:“合成数据是解决的思路之一。”

特别是,许多合成数据源(例如Synthea)的开源性质意味着,与从医疗服务的实践和报销中生成的数据相比,它更易于审查,分析和改进。

Lingumi由英国牛津大学Toby Mather和伦敦大学Adit Trivedi 在2015年创立于英国伦敦,使命是给全球5亿学龄前儿童提供更有效、更有趣的英语启蒙教育,定位于2-6岁学龄前儿童的英语口语启蒙平台。目前Lingumi用户主要在中国、德国、意大利和法国等国家。

此外,国家药品不良反应监测系统尚未收到新冠肺炎治疗药品不良反应的群体事件的报告,没有发生明显的药品不良反应的风险信号。“目前全国疫情防控药品的质量安全总体状况良好,质量是有保障的。”袁林说。

他说:“急诊和预防再入院,这些环节的改善其实与医疗保健数据和医疗信息化直接相关。” 

Lieberthal说,这里面临的挑战包括不良的治疗结果、高昂的成本、欠佳的患者体验以及给医院带来执行的负担,这在医疗保健系统中都很普遍。

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裴文田说,将继续督促指导各地强化红线意识、底线思维,严格落实安全生产的地方党政领导责任、部门监管责任和企业主体责任,严格落实已经出台的复工复产各项安全措施。

争分夺秒的防疫“战场”上,检测试剂、医疗器械的生产审批多跑出一分“加速度”,就能给患者多带来一线健康的希望。

“对于提出申请生产防疫相关医疗器械的企业,如果符合应急审批程序的要求,特别是临床急需的相关医疗器械,而且没有同类产品在国内上市或已有同类产品在国内上市但不能满足防控需求的,经过专家组审核和专业技术评估等程序确认后可纳入应急审批。”袁林说。

对医用口罩、医用防护服等医疗器械产品,药监部门拿出了“特别措施”。袁林介绍,截至3月11日,全国共有医用防护服医疗器械注册证216张,因疫情防控应急审批新增175张,共有相关生产企业184家,因疫情防控应急审批的企业新增143家,最大日产能力已达到84.2万多套。

国家卫健委最新数据显示,11日各省(区、市)和新疆生产建设兵团新增确诊病例15例,武汉新增确诊病例首降为个位数。疫情防控形势向好,但市场监管决不放松。查获问题口罩8000多万只、整改16.8万处安全生产问题隐患……12日下午,国务院联防联控机制举行新闻发布会,介绍了加强市场监管和风险排查的最新情况。

企业长期停产后缺乏安全配套、技术人员不能完全到位、为弥补损失而疲劳作业……当前,全国大部分地区全面进入集中复工复产期,如何在企业力争抢回工期的同时防范生产风险,备受各方关注。

综合数据如何解决问题?

财务数据难以进行分析

在全民投入疫情防控之际,仍有不法之徒扰乱市场秩序。对此,国家市场监管总局价监竞争局一级巡视员陈志江表示,要始终保持高压态势,持续警示震慑不法经营者,坚决维护疫情防控期间的价格秩序。

Lieberthal补充说,合成数据通过从头开始设计来解决问题,而不是证明报销或简单地替换纸质记录,从而解决了现实世界中医疗数据的问题。

Lieberthal说:“从某种意义上说,合成数据代表了当前的卫生IT标准,同时也融合了卫生IT所能达到的最佳水平。” “例如,Synthea和其他工作通常使用快速医疗保健互操作性资源规范(FHIR),这是一个不断发展的公认的互操作记录标准。”

对此,国家药监局针对此次疫情专门开展了疫情防控用药专项产品抽检。袁林介绍,截至3月11日,各级药品监管部门共组织抽检疫情防控用药4433个批次,已完成其中2532个批次检验,总体合格率达到99.88%,对不合格批次产品及时采取了风险控制措施。

他继续说:“一旦创建了合成数据,就可以通过缩小数据大小或其复杂性来加以改进。合成数据还可以用于模拟未来的卫生IT系统,例如完全可互操作的数据或集成的临床/ EHR和理赔/保险人数据。”