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      完成 B1 輪融資后,掌上糖醫下一步要做 AI 智能診療平臺

      本文作者: 李雨晨 2017-10-10 12:07
      導語:“人工智能在醫療的應用大邏輯是基本一致的,難的點在算法本身和大數據的源頭。”

      雷鋒網消息, 10 月 10 日,掌上糖醫宣布已于 2016 年年初完成 B1 輪融資,投資總額超過 1 億元,投資方包括基石資本、IDG、經緯創投和平安創投。這是掌上糖醫對外公布的第 3 輪融資。掌上糖醫表示,其總估值已經超過 10 億。 

      據介紹,成立于 2014 年的掌上糖醫,三年實現近 2 億元的營收, 5 倍的用戶增長,并已在全國近 500家醫院完成新產品——醫院信息化 SaaS 平臺“醫匯”的接入。

      掌上糖醫于 2014 年成立,最初主要面向 C 端用戶, APP 定位為基于糖尿病數據的健康服務管理平臺。患者在糖醫上記錄自身健康數據、獲取健康指導,逐步改善自己的健康狀況;入駐平臺的醫院團隊通過可視化醫療健康大數據,為患者提供病情指導和治療方案。

      “醫院的信息化程度太低”

      雷鋒網了解到,掌上糖醫的用戶來源分為四種:保險公司、醫院、線上線下的合作藥店以及部門互聯網渠道的自然用戶。在與醫院的接觸的過程中,他們發現醫院對于糖尿病患者的診療和管理存在巨大的痛點。

      “首先,傳統醫院內,醫生、護士、患者三者之間的溝通,指令操作非常原始,很多都是紙質,效率很低,數據也沒有記錄;更別說重病患者回家后的數據同步以及跟蹤。”掌上糖醫CEO匡明表示,團隊在了解這個問題后,決定進入慢病管理的主戰場——醫院,啃下這塊繞不開的“硬骨頭”。

      為什么是“硬骨頭”?主導改造工作的 CTO 牧唐表示——“信息化程度太低!”

      因此,從 2016 年開始,掌上糖醫在醫院端提供信息化 SaaS 平臺“醫匯”,實現全程數據化診療;并在家庭端鏈接醫院數據,完成后續跟蹤。

      這一平臺并非是一個純軟件的平臺。與智能互導模塊“糖+”的設計思路一致,由一個智能硬件模塊將傳統醫用血糖儀智能升級為“觸控式智能血糖監測設備”,實現信息數據化采集和系統對接。

      完成 B1 輪融資后,掌上糖醫下一步要做 AI 智能診療平臺

      雷鋒網了解到,目前,掌上糖醫的醫院 SaaS 開放平臺借助模塊化可定制結構,適用不同醫療機構的需求。系統可根據各醫院工作流程自定義權限模塊、安裝定制化功能、與指定不同品牌的血糖儀設備完成適配,達成從單科室到全院、從單一醫院到分級診療的醫聯體、從獨立系統到接入醫院 HIS 等多模式數據互聯管理和共享定義,提升整體的診療和管理效率。

      舉例說,院方在安裝完掌上糖醫的“醫匯”SaaS 系統后,通過適配指定的合作品牌血糖儀設備(掌上糖醫可支持醫院市場使用的主流血糖儀,并完成其智能化改造及對接),醫生可以借助系統給護士派發血糖測量等“任務”。護士完成任務執行和數據收集后,系統將自動同步并結構化呈現數據結果,幫助醫生完成診斷。

      截止目前,已有近 500 家醫院接入該系統,月處理數據已達數千萬條。 

       “收集大量的醫療數據,通過算法對大數據進行分析,給醫院管理者、醫生以及護士輸出輔助性的決策信息,才能從根本上幫助醫療機構在醫療效果、病人安全、成本優化以及醫院系統管理效率上得到提升。”掌上糖醫 CEO 匡明向雷鋒網表示。

      家庭端:鏈接醫院數據,完成后續跟蹤

      醫院的痛點解決了,但數據化的過程卻遠沒有結束。

      最理想的狀態是,當患者出院以后,只需要在家中實時上傳新的監測數據,就可以實現醫生遠程監控。一旦發生危急情況,及時提醒危重病人采取必要措施或回醫院就診。

      匡明表示,目前從醫院到家庭的患者后續留存數據很不錯,這也從側面說明患者對于產品的認可,以及醫院端對于這一產品的強需求。截至 2017 年 10 月,在部分高滲透率的區域,公司的整體業務已經實現了正向現金流,已經完成了營收平衡的目標。

      匡明透露,團隊未來將從江浙滬幾省,擴張到華中、華北、東北等多個區域。 2018 年,預計覆蓋 1500 家醫院,尤其是大量的頭部醫院。“北方更是重點的戰場。”

       下一步要做 AI 輔助診斷系統

      擁有了穩定的海量數據源,掌上糖醫在 AI 智能醫療上的計劃更加凸顯。匡明表示,由 SaaS 業務收集到的大量數據,正被團隊應用到機器學習中,并已經初步構建出“ AI 輔助診斷系統”。

       匡明說,“原本醫生要看4~5張表才能下結論,但現在通過結構化、關聯化數據之后,直接的關聯疾病結果就出來了,醫生只需要再確認就可以完成診斷。”

      匡明坦言,人工智能在醫療領域目前最火的是圖像識別,掌上糖醫的“  AI 輔助診斷系統”更多的是自然語義的識別。在具體實施的過程中,不同于影像科的相對獨立,掌上糖醫主要合作的心內科、內科等本身有一定的標準化,掌上糖醫拿到數據之后會做二次標準化,并進一步挖掘使用。

      “人工智能在醫療的應用大邏輯是基本一致的,難的點在算法本身和大數據的源頭。”匡明表示。

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