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海森健康:?以臨床、科研場景為核心,打造全生態醫療AI產品閉環

2020-08-18 10:51
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以臨床、科研場景為核心,打造全生態醫療AI產品閉環

在上述三大核心成果的基礎上,海森健康與國內綜合或專科實力頂級、醫療信息化水平處于前列的頭部醫療機構展開深度合作,發揮自身的行業優勢和技術實力,結合頂級醫療機構合作伙伴的優勢強項,精細打磨并低調布局了以智能醫學數據中臺為核心,覆蓋臨床決策、科研支持、病歷質控、患者互動服務等不同應用場景的全生態醫療AI閉環,形成包括臨床輔助決策支持系統(CDSS)、大數據科研分析平臺、智能專病庫、AI隨訪系統、AI病歷內涵質控系統、單病種過程質量管理平臺、VTE智能防治系統、智能分診系統和智能預問診系統等在內的全生態產品應用矩陣,實現“診前-診中-診后”的全量數據全流程閉環應用,落實了“認知數據,賦能醫療”的企業目標。

臨床與科研,是海森健康“認知數據,賦能醫療”所選擇的兩大切入點。

我國醫療資源總體匱乏且分布不均,在臨床上,醫療AI能有效提升我國醫療診療整體水平和效率;在科研中,能進一步強化大型醫院的底層核心競爭力,提升醫療機構的整體實力。兩者相結合,可以最大程度地從供給端提升我國醫療體系的整體服務水平和能力。

在臨床應用方面,海森健康在國內開創性提出“雙引擎”驅動CDSS,打造從知識輔助到決策輔助的進化版新一代CDSS,實現從問診到治療的全流程輔助決策支持。

以CDSS在北京大學第三醫院(下稱北醫三院)的應用為例。海森健康CDSS于2018年在北醫三院上線,至今已穩定運行兩年。系統以院內電子病歷系統沉淀的近10年、3000余萬份真實診療數據為基礎,集成BMJ Best Practice臨床實踐為循證醫學證據,形成“本院臨床最佳實踐”+“循證醫學最佳實踐”的雙引擎決策架構;在此基礎上,利用人工智能技術,搭建涵蓋全診療流程的高精準決策輔助模型,全面實現臨床輔助決策應用功能。經測算,北醫三院部分科室上線的CDSS已具有較高的決策支持能力,推薦臨床診斷準確率最高可達 91.7%,平均確診時間縮短0.98天,平均住院時長縮短2.02天。

在科研應用方面,針對臨床研究過程中普遍存在的數據問題,包括數據采集重復率高利用率低、數據存儲分散結構不一、數據質量和完整性缺乏統一監控、數據查詢邏輯復雜等問題,海森健康打造了以人工智能技術為核心驅動、以院內外真實診療數據為基礎支撐的大數據科研分析平臺。該平臺可自動化整合院內外海量醫療數據,并利用相應算法模型對數據進行深度挖掘和多維分析,極大優化科研流程的同時,可以有效提升科研效率及質量,促進科研成果轉化,支持科研成果模型基于真實世界的驗證優化,實現“臨床-科研一體化”發展,從而助推醫療機構診療水平、科研能力“雙提升”。

從全生態醫療AI產品矩陣,到全流程數據閉環應用,醫療機構只是應用場景之一。海森健康的目光并未局限于此。借助醫療AI和大數據技術,海森健康已經在醫保管理、藥品研發、商保預測、公衛決策等領域進行積極地嘗試和探索。海森健康表示,通過潛心夯實底層核心技術,定義醫療AI大數據價值高度,海森健康旨在為老百姓帶來可感可用的實實在在的幫助,為社會帶去更多的價值。

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