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

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。

<上一頁 1 2