基于人工智能和区块链的健康医疗大数据与大数据服务

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2023健康中国创新案例

2023健康中国创新案例

2023健康中国创新案例一、智慧医疗助力健康中国智慧医疗是指利用先进的信息技术手段,提供智能化的医疗服务和管理,为人们的健康提供全方位的支持。

在2023年,智慧医疗成为了实现健康中国的重要创新案例之一。

1. 人工智能辅助医疗诊断人工智能在医疗诊断中的应用取得了显著的进展。

通过大数据分析和机器学习算法,人工智能可以帮助医生进行疾病的早期筛查和诊断。

例如,基于深度学习的影像诊断系统可以自动分析医学影像,准确地检测出病变,并提供治疗建议。

这大大提高了诊断的准确性和效率,为患者提供了更加精准和快速的医疗服务。

2. 移动医疗平台的发展移动医疗平台成为了人们获取医疗服务和健康管理的重要渠道。

患者可以通过手机应用预约挂号、在线咨询医生、查看医疗报告等,实现随时随地的医疗服务。

同时,移动医疗平台还开展了健康管理功能,提供个性化的健康建议和健康监测,帮助人们更好地管理自己的健康。

通过移动医疗平台,患者和医生之间的沟通更加便捷,医疗资源的分配也更加高效。

3. 医疗健康大数据的应用随着医疗健康大数据的积累,将其应用于医疗健康领域成为了健康中国的重要创新。

医疗健康大数据可以帮助医疗机构和政府更好地了解人口健康状况和疾病分布,优化医疗资源的配置,制定科学的医疗政策。

同时,医疗健康大数据还可以为临床医生提供更准确的诊断和治疗方法,提高医疗质量和效率。

通过大数据分析,可以发现潜在的疾病风险因素,制定个性化的预防策略,实现“以病人为中心”的健康管理。

二、健康中国的创新实践1. 基于区块链的电子健康档案系统区块链技术可以实现医疗信息的去中心化存储和安全共享。

通过建立基于区块链的电子健康档案系统,可以将个人的医疗数据安全地存储在区块链上,并实现医疗机构之间的快速共享和交换。

患者可以根据需要授权不同医疗机构访问自己的健康数据,提高医疗服务的连续性和协同性。

区块链技术还可以增加医疗数据的透明度和可信度,提高患者对医疗信息的掌控力,保护个人隐私。

大数据与人工智能在医学中的应用研究

大数据与人工智能在医学中的应用研究

大数据与人工智能在医学中的应用研究随着社会不断发展,大数据和人工智能这两个新兴的技术正在逐步融入到我们的生活中。

在医学领域,大数据和人工智能也扮演着越来越重要的角色,他们提供了更加科学和精准的医疗服务,为人类健康保驾护航。

本文将着重介绍大数据与人工智能在医学中的应用研究方面。

一、大数据在医学中的应用研究大数据是指海量的数据资源,这些数据来自于人类各方面生活和经济活动的各个场景。

与传统的数据处理方式相比,大数据处理能力更加强大,它可以运用更加智能化的方法来对数据进行处理和分析。

在医学领域,大数据技术形成了新的医学机器学习方法和算法。

其优势主要包括以下几个方面:1.更全面的数据分析:大数据涵盖的范围非常广泛,可以涵盖多个领域的数据资源,从而使医生可以更加准确地判断疾病,提升治疗效果;2.更快速的数据处理:大数据技术具有更快速的数据处理能力,这可以极大地提高医生的工作效率,缩小医疗服务的时间;3.更高效的协作:大数据技术可以帮助医学专家之间进行即时的信息共享和协作,从而更好地治疗病人。

二、人工智能在医学中的应用研究人工智能(AI)是一种技术手段,通过不断学习和优化来模拟和实现人类的智能思维。

在医学领域,人工智能主要应用于病例分析、诊断、预后预测等方面。

具体表现为:1.大数据的学习和应用:人工智能可以通过学习和积累大量的病例和医学专业知识,从而提升自身的诊断能力和精准度;2.优秀的判断力:AI可以识别和分析人类的复杂病例及其相关病史。

它不但能够迅速判断最可能的疾病范围,也能够识别出可能的复杂病例,有利于医生的决策制定;3.科学的预后:人工智能技术能够让医生根据病人的数据来预测其未来病情,这样就能够为病人制定出更为科学的治疗方案,提高治疗效果。

三、大数据与人工智能的结合在医学中的应用研究大数据与人工智能的结合是医学领域中广受关注的一种技术手段。

他们的结合能够充分发挥各自的优势,将数据信息处理更加智能化,从而在疾病诊断、治疗、预后预测等方面发挥更加重要的作用。

健康医疗大数据应用及服务优化方案设计

健康医疗大数据应用及服务优化方案设计

健康医疗大数据应用及服务优化方案设计第一章引言 (3)1.1 健康医疗大数据概述 (3)1.2 应用背景与意义 (3)1.3 国内外研究现状 (4)1.4 本文结构安排 (4)第二章:健康医疗大数据关键技术研究 (4)第三章:健康医疗大数据应用案例分析 (4)第四章:健康医疗大数据应用及服务优化方案设计 (4)第五章:方案实施与评价 (4)第二章健康医疗大数据采集与存储 (4)2.1 数据采集技术 (4)2.2 数据存储技术 (4)2.3 数据清洗与预处理 (5)第三章健康医疗大数据分析与挖掘 (5)3.1 数据分析方法 (5)3.1.1 统计分析方法 (5)3.1.2 机器学习方法 (6)3.1.3 深度学习方法 (6)3.2 数据挖掘技术 (6)3.2.1 关联规则挖掘 (6)3.2.2 聚类分析 (6)3.2.3 分类预测 (6)3.3 模型建立与评估 (6)3.3.1 数据预处理 (7)3.3.2 特征选择 (7)3.3.3 模型选择与训练 (7)3.3.4 模型评估 (7)第四章健康医疗大数据应用场景 (7)4.1 临床决策支持 (7)4.1.1 数据来源 (7)4.1.2 应用案例 (7)4.2 疾病预测与防控 (8)4.2.1 数据来源 (8)4.2.2 应用案例 (8)4.3 个性化医疗 (8)4.3.1 数据来源 (8)4.3.2 应用案例 (8)第五章健康医疗大数据安全与隐私保护 (9)5.1 数据安全策略 (9)5.2 隐私保护技术 (9)5.3 法律法规与政策 (9)第六章健康医疗大数据服务平台设计 (10)6.1 平台架构设计 (10)6.1.1 总体架构 (10)6.1.2 技术架构 (10)6.1.3 安全与隐私保护 (11)6.2 功能模块划分 (11)6.2.1 数据管理模块 (11)6.2.2 分析与挖掘模块 (11)6.2.3 应用与服务模块 (11)6.3 技术选型与实现 (11)6.3.1 数据源接入技术 (11)6.3.2 数据处理技术 (12)6.3.3 数据存储技术 (12)6.3.4 数据分析技术 (12)6.3.5 应用开发技术 (12)第七章健康医疗大数据服务优化策略 (12)7.1 数据质量提升 (12)7.1.1 数据清洗与预处理 (12)7.1.2 数据质量控制 (12)7.1.3 数据更新与维护 (12)7.2 服务响应速度优化 (13)7.2.1 技术架构优化 (13)7.2.2 数据存储与查询优化 (13)7.2.3 网络传输优化 (13)7.3 用户个性化服务 (13)7.3.1 用户画像构建 (13)7.3.2 个性化推荐算法 (13)7.3.3 个性化服务策略 (14)第八章健康医疗大数据应用案例分析 (14)8.1 某地区疫情预测与防控 (14)8.1.1 背景介绍 (14)8.1.2 应用方案 (14)8.2 某医院临床决策支持系统 (14)8.2.1 背景介绍 (14)8.2.2 应用方案 (14)8.3 某医疗企业个性化医疗方案 (15)8.3.1 背景介绍 (15)8.3.2 应用方案 (15)第九章健康医疗大数据产业发展现状与趋势 (15)9.1 产业发展现状 (15)9.2 产业政策与法规 (16)9.3 发展趋势 (16)第十章结论与展望 (16)10.1 研究结论 (16)10.2 研究局限 (17)10.3 未来展望 (17)第一章引言信息技术的飞速发展,健康医疗大数据作为一种重要的信息资源,逐渐成为推动医疗卫生事业发展的新引擎。

医疗信息化发展趋势

医疗信息化发展趋势

医疗信息化发展趋势在当今数字化时代,医疗领域正经历着一场深刻的变革,医疗信息化成为了推动医疗行业发展的重要力量。

医疗信息化不仅提高了医疗服务的效率和质量,还为患者带来了更加便捷和个性化的医疗体验。

本文将探讨医疗信息化的发展趋势,以及这些趋势对医疗行业未来的影响。

一、电子健康记录(EHR)的广泛应用电子健康记录是医疗信息化的核心组成部分。

过去,医疗记录大多以纸质形式保存,不仅难以管理和共享,还容易出现信息不准确和丢失的情况。

如今,电子健康记录系统的普及使得医疗机构能够更加高效地收集、存储和管理患者的医疗信息。

医生可以随时随地访问患者的完整病历,包括诊断结果、治疗方案、用药记录等,这有助于提高诊断的准确性和治疗的连贯性。

此外,电子健康记录的标准化和互操作性也在不断提高。

不同医疗机构之间可以通过信息共享平台实现患者数据的交换和共享,避免了重复检查和治疗,降低了医疗成本,提高了医疗资源的利用效率。

未来,随着技术的进一步发展,电子健康记录有望与个人健康设备(如智能手环、血压计等)集成,实现实时数据采集和更新,为医疗决策提供更加全面和准确的依据。

二、远程医疗的崛起远程医疗是指通过信息技术实现远程诊断、治疗和咨询服务。

在过去,远程医疗受到技术限制和法规障碍的影响,发展较为缓慢。

然而,近年来,随着高速网络的普及、视频通信技术的进步以及相关法规的逐步完善,远程医疗迎来了快速发展的机遇。

患者可以通过手机、电脑等设备与医生进行远程视频会诊,无需亲自前往医院,节省了时间和精力。

特别是在偏远地区和医疗资源匮乏的地区,远程医疗能够为患者提供及时的医疗服务,缩小了城乡医疗差距。

此外,远程医疗还可以用于慢性病管理、术后康复等领域,医生可以通过远程监测患者的健康状况,及时调整治疗方案。

未来,随着 5G 网络的广泛应用和虚拟现实(VR)、增强现实(AR)技术的发展,远程医疗将更加真实和高效。

医生可以通过VR/AR 技术进行远程手术指导,为患者提供更加精准的治疗服务。

医疗健康大数据发展现状及未来趋势分析

医疗健康大数据发展现状及未来趋势分析

医疗健康大数据发展现状及未来趋势分析引言:随着科技的不断发展,医疗健康行业也迎来了前所未有的变革。

大数据的出现为医疗健康领域带来了巨大的机遇和挑战。

本文将对医疗健康大数据的发展现状进行分析,并探讨未来的发展趋势。

一、医疗健康大数据的发展现状(一)数据来源和类型医疗健康大数据的来源主要包括医院、医生诊所、保险公司、医疗器械、智能设备等多个渠道。

数据类型涵盖临床数据、病历数据、生命体征数据、遗传数据等多个方面。

(二)数据的应用领域基于医疗健康大数据的分析,可以帮助政府制定公共卫生政策、医院精细化管理、科学研究等。

同时,个体用户也可以通过健康管理平台进行健康监测、疾病预防、诊疗指导等。

(三)数据隐私与安全问题医疗健康大数据的应用面临着数据隐私和安全的问题。

个体用户的敏感信息可能被滥用,数据泄露也会导致隐私泄露和盗用风险。

二、医疗健康大数据的未来趋势(一)精准医疗的兴起基因检测技术和个体化治疗的进步将推动精准医疗的发展。

通过大数据分析,医生可以根据患者的基因信息和病情,制定个体化诊疗方案,提高疗效和生存率。

(二)人工智能辅助医疗人工智能在医疗健康领域的应用也将成为未来的趋势。

通过机器学习和深度学习算法,人工智能可以帮助医生进行诊断、辅助手术、药物研发等。

同时,智能医疗设备也可以实时监测患者的生命体征数据,提供及时的预警和指导。

(三)区块链技术的应用区块链技术可以解决医疗健康大数据的隐私与安全问题。

通过区块链的去中心化和加密特性,可以确保数据的完整性和隐私保护。

患者可以完全掌握自己的数据,并选择与医生、研究机构共享。

(四)跨界合作的推动医疗健康大数据的应用离不开跨界合作。

政府、医疗机构、科研机构、技术企业等需要共同合作,共享数据和资源,加快创新和应用的进程。

结论:医疗健康大数据的发展是一个不可逆转的趋势。

激发其潜力,必须解决数据保护和隐私问题,并加强各方协作。

在未来,医疗健康大数据将为医疗行业带来全新的发展契机,推动疾病预防、个体化治疗等进一步的创新。

【解决方案】基于区块链技术的医疗科研数据共享平台

【解决方案】基于区块链技术的医疗科研数据共享平台

【解决方案】基于区块链技术的医疗科研数据共享平台医疗是民生领域比较重要的行业了,这几年发生在医疗行业的负面新闻也屡屡出现,究其原因,主要在于各家医院都不会轻易将医疗信息对外公开,当然也有法律和隐私上的顾虑,如何解决这些问题成为当务之急。

纵观当下,区块链在医疗领域的应用在国内外关注度日渐提高,已逐步在医疗领域得到应用,助推其转型升级。

区块链作为一门新兴技术,将颠覆这一行业的经营模式甚至价值链。

1方案简介针对医疗领域现有难题,依托“芯片+云+链”的整体架构,打造了基于区块链技术的医疗科研数据共享平台,实现医疗领域在数据共享、隐私安全、数据确权、激励等方面的突破,目前正在落地之中。

2痛点分析随着医改、医疗大数据、医疗人工智能时代的到来,通过可信的数据共享来消除信息孤岛,已经成为各界的共识,有许多问题亟待解决,比如:1、多方不协调:传统的数据共享解决方案需要各个医疗机构将各自数据集中汇聚到统一的数据中心,但数据的主导权、管理权、运营权、使用权、共享权等,时常会带来较多的争议与不满,导致推动有较大阻碍。

2、数据泄漏隐患:数据共享不可避免会产生医疗机构有数据泄露、数据共享后难以管控的风险,如何在充分保障数据安全的前提下,实现数据共享是一个必须尽快解决的难题。

3、数据确权难:数据在共享及流通过程中很容易被复制。

如果不能对数据确权,明确数据的产生者、使用者、管理者及受益者,将无法很好实现数据的精准授权,严重阻碍数据的共享及流通。

4、无激励机制:传统的数据集中方式很难量化每个医院或者个人数据贡献的实际贡献大小,因此没有很好的共享激励机制。

参与方无论共享的数据是多是少,数据质量是好是坏,获得的收益是一样的。

如果没有合理的激励机制,每个参与方对自己的数据都会倾向于除了要求的数据,其他尽可能少共享或干脆不共享。

3解决方案基于区块链技术的医疗信息共享平台是依托于医院联盟链实现患者医疗数据共享、患者隐私数据保护、医疗数据确权等功能,根据患者基础健康信息可提供医疗辅助诊断与患者健康档案管理等扩展能力,最终更好帮助患者实现自身的健康管理,降低由于重复诊断导致的高额医疗费用支出。

大数据与人工智能在医疗领域的应用研究

大数据与人工智能在医疗领域的应用研究

大数据与人工智能在医疗领域的应用研究近年来,随着大数据与人工智能技术的不断发展,医疗领域也开始加速采用这些技术,并探索其在医疗服务、疾病预防与治疗中的应用。

大数据与人工智能的结合为医疗领域带来了巨大的潜力,有望实现精准医学、提高诊疗效果、降低医疗成本。

本文将就大数据与人工智能在医疗领域的应用进行深入探讨,并重点分析其在疾病预防与治疗、医疗决策支持、药物研发及医疗资源管理等方面的应用情况。

一、大数据与人工智能在疾病预防与治疗上的应用在疾病预防方面,大数据与人工智能技术可以通过分析大量的病例数据和生活习惯数据,为个体提供个性化的健康管理方案。

例如,利用大数据分析技术,可以提取人群的生活习惯、环境因素等相关数据,结合机器学习算法,建立个性化健康模型,为患者提供针对性的健康建议和干预措施,提高疾病的预防效果。

在疾病治疗方面,大数据与人工智能技术可以帮助医生从庞大的医学数据中快速筛选出最适合患者的治疗方案。

通过分析大样本数据,机器学习模型可以挖掘出疾病的潜在规律和影响因素,帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。

同时,通过对病人的基因数据和临床数据进行深度学习,可以实现精准药物治疗和基因编辑,提高治疗的效果和成功率。

二、大数据与人工智能在医疗决策支持上的应用医疗决策支持是指借助大数据与人工智能技术,为医生提供决策参考和辅助工具。

在现有医疗信息海量且分散的情况下,医生在做出诊断和制定治疗方案时常常感到困扰。

而大数据与人工智能技术可以提供一种全面、高效、智能的医疗决策支持系统。

该系统可以整合和分析大量的临床数据、检查数据以及文献数据,通过机器学习和数据挖掘技术,为医生提供全面的诊断和治疗建议。

医生只需输入病人的症状和相关检查数据,系统将自动对病情进行分析,并推荐最佳的治疗方案。

这大大提高了医生的工作效率和诊断准确性。

三、大数据与人工智能在药物研发领域的应用药物研发是一个漫长且复杂的过程,传统的药物研发方式耗时长、成本高,成功率低。

健康险科技简介介绍

健康险科技简介介绍

健康险产品创新
01
02
03
定制化产品
依据个人或群体的风险评 估结果,定制个性化的健 康险产品,满足不同人群 的需求。
创新保障范围
拓展健康险的保障范围, 例如增加特定疾病、长期 护理保障等,提高保障水 平和覆盖范围。
数字化服务
利用科技手段优化服务流 程,提高客户体验和服务 效率,例如在线咨询、智 能客服、电子保单等。
跨界合作与创新
与其他行业进行跨界合作,共同推动健康险科技 的创新与发展。
05
健康险科技案例分析
平安健康险的科技应用
智能核保
利用AI技术对投保人进行智能核保,根据个人的健康状况、病史 等信息,快速、准确地评估风险,提高核保效率。
智能理赔
通过智能理赔系统,快速审核理赔申请,简化理赔流程,提高理赔 效率。
02
健康险区块链智能合约
自动执行保险合同条款,减少 人为操作失误与纠纷,提高保 险业务效率。
03
健康险区块链隐私保护
采用加密算法等技术,保护用 户隐私与敏感信息,确保数据 安全。
04
健康险区块链监管
支持监管部门对保险业务的实 时监管,提高合规水平与风险 管理能力。
云计算技术
健康险云端监管
健康险云端存储
健康管理
利用移动APP提供健康管理服务,包括健康咨询、健康档案、健康 提醒等功能,帮助客户更好地管理自己的健康。
Aetna健康险的数据分析应用
1 2 3
数据挖掘
通过对大量数据的挖掘和分析,发现潜在的健康 风险和客户需求,为产品设计和改进提供依据。
个性化定价
根据客户的健康状况、年龄、性别等因素,制定 个性化的保险价格,提高定价的准确性和公平性 。
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基于人工智能和区块链的健康医疗大数据与大数据服务
一、概述
AI、健康大数据,无疑是近几年的风口,但对于两者乃至其应用行业来说,其研发或管理的根基还是在于底层数据的积累。

而我国健康医疗数据由于信息化推进不全面等众所周知原因,一直以来质量不高。

成立之初便从我国健康医疗大数据的行业痛点入手,致力于获得结构化量化且高质量的数据,依托自己历经17年研发获得的经验数据以及深度专业设计的数据库,以大数据为依托逐渐开发出了针对健康服务行业的一套经济、完整的解决方案,包括健康大数据从系统建立到AI分析,区块链技术的应用,实现健康服务闭环再到服务行业的全链路解决方案。

让领先的健康医疗科技普惠大众
眼睛是全身唯一不用手术就能直接看到血管和神经的部位!利用糖尿病、高血压患者需要每年(有的甚至三个月)进行一次眼底筛查的机会,从眼底看健康!使得糖尿病视网膜病变(DR)、青光眼、病理性近视、年龄相关性黄斑病变(AMD)、白内障(手术成熟度)等30种病变,糖尿病肾脏疾病(DKD)、高血压视网膜病变以及脑中风等脑心血管重大疾病,部分脑部肿瘤,在早期就被低成本发现!同时,系统还能用于广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防上,上工治未病!对于健康中国的建设,进一步推动人工智能、区块链技术和健康医疗大数据的发展与服务,都具有重要意义!
在技术创新、价值兑现方面,在诸多方面取得实质性进展与突破。

创始团队先后得到了10多项包括卫生部联合基金、多项国家自然科学基金、重点项目、国家十一五攻关子项目以及省重点科技项目的支持。

在国内外著名高校和医疗机构专家的合作支持下,获得近百万人次、超过三百万个眼底图像试验、标注和筛查数据支持下的医学研究成果和明确的医学证据。

将健康大数据与AI分析、区块链技术的应用落地到健康管理、健康保险的节费、控费、第三方医学影像中心、康养平台以及广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防等具体的健康医疗服务场景中,具有重要的实际应用价值。

在赋能健康服务产业转型升级方面,具备无可替代的覆盖健康服务全流程的能力:实时、持续、全流程、符合国际先进标准的质量控制体系Y-Qcs和患者隐私保护技术,让系统运行更加安全可靠,高特异性的C-Betago能够实现DR的早期轻度病变的AI检测、自动分级,自动输出眼底筛查报告、健康服务或复诊转诊意见;申报了国际专利PCT的生活方式干预激励Lii-Y,控糖、控压治疗效果
检测Dote、基于区块链技术的A-Reality等系列方法的应用,在国内外率先实现健康大数据服务的闭环的同时,大幅提高移动医疗的用户粘性和系统频用度。

您覆盖千万人次级筛查项目或平台建设的不二选择!领先的医学应用前沿突破,技术和商业模式的“专利布局”壁垒以及平台的综合技术优势,短时间内难以被他人突破!
通过在大数据分析和AI 上统一的创新,AI实现了统一的大数据分析和人工智能技术的创新,帮助用户更好、更方便的将人工智能应用在现实的应用场景中。

历经17年研发,获得了超过三百万个眼底图像试验和筛查数据支持下的医学证据和知识计算模型;系统能够根据检测结果和问诊资料,自动给出个性化的健康大数据服务或复诊转诊等临床辅助指导意见;建立起来的大数据系统具有“可获取、可更新、低成本、可分析”关键要素,满足了业界的生态需求!前向致力于健康管理,后向的技术与数据服务行业,服务政府,助力医生科研。

公司现已完成平台系统软件V1.0及其它多项AI软件的开发,在远程眼底视网膜筛查平台、基于眼底影像的人工智能和健康大数据服务领域取得重要突破!完成专利布局,申报国家发明专利17项,国际发明专利PCT6项、台湾地区1项,获得软件著作权4项,历经17年潜心研究,厚积薄发!
二、架构图
架构图说明:通过采集、分析、干预及基于区块链的患者、医患间交流、治疗效果反馈和比对等环节的实施,实现了健康大数据服务闭环;应用国内外首创的AI质量控制和患者的隐私保护技术,让系统更加安全稳健可靠!在结构化的病变量化特征提取、重大疾病预警分析模型和健康评估引擎的支持下,AI能够根据检测结果和问诊资料,实现定量分析,自动给出个性化的健康大数据服务或复诊转诊等临床辅助指导意见;
三、市场需求分析(痛点与解决方案)
随着生活水平的提高和饮食习惯的改变,我国的糖尿病的患者超过1.15个亿,高血压2.7亿,造成严重的社会问题和经济负担。

数据显示,2021年全球65岁以上人群预计占人口总数的11.5%,慢性病趋势上升,老龄化和慢病时代已经来临-未来的核心健康医疗产业;
糖尿病视网膜病变(糖网、DR)已经成为我国首要的致盲眼病。

同为微血管病变的糖尿病肾脏疾病(DKD)在血液透析患者中上升至第二位!。

脑卒中死亡率已经超过冠心病和癌症,脑心血管疾病成为我国成人死亡、高血压、糖尿病患者致死致残的首要因素。

当前,在健康中国的建设中,广大青少年的眼健康和屈光不正和近视预防引起广泛的关注;DR、DKD和脑卒中已经成为我国糖尿病、伴发的高血压患者致死致残的首要因素;这些糖尿病、高血压等慢病患者的并发症,均位于我国定义的25类“重大疾病”之前列!
这些患者大都需要每年至少一次(甚至半年、三个月一次)的眼底筛查!面对海量市场,尤其一亿多的糖尿病患者和两亿多高血压患者的眼底筛查,现有机构或平台的服务能力极为有限并具有以下难以克服的问题与痛点:
1、我国的眼科医生不到3万2千人,不但少,更忙于已发眼病的诊治,广大糖尿病高血压患者的眼底筛查无暇顾及!
2、眼底影像的读片和结构化数据分析难,早期病变AI提取和再次利用难度大,大数据服务和早诊早治预防难实现!
3、Google及国内许多AI企业的DR筛查“深度神经网络黑箱子”可检测中晚期DR;但不利于DR早期轻度病变预防或转诊意见描述;对严重DR、黄斑变性、治疗方案等情况无法给予临床实际指导*
4、现有的移动医疗难以获知脑、心、眼、肾等精准医学下的靶器官受损害信息,糖尿病、高血压等慢病的生活方式干预基础治疗方法缺乏激励手段,个性化服务难实现,传统盈利模式后继乏力!健康管理和服务缺乏有效闭环!
为了解决这些痛点,创始技术团队依托自己历经17年研发获得的经验数据以及深度专业设计的数据库,以大数据为依托逐渐开发出了针对健康服务行业的一套经济、完整的解决方案,包括健康大数据从系统建立到AI分析,实现健康服务闭环再到服务行业的全链路解决方案,具有如下优势与特点。

1、我们拥有专利保护下独到的AI质控系统和25年远程判读会诊中心建设经验,面对海量市场,远程筛查市场并发规模和技术优势大!
2、重大疾病预警和健康评估AI引擎能够根据检测的结果,自动输出健康评估和健康服务建议,使得好医生能够低成本复制!
3、专利保护下的结构化特征提取、定量分析和比对技术,实现了治疗效果检测反馈和个性化的健康大数据服务闭环!
4、AI-DR系统能够检测轻度早期病变,实时、持续、全流程的筛查质量控制体系和患者的隐私保护技术,让系统运行更加安全可靠;
5、申报了国际发明专利PCT的控糖、控压等糖尿病、高血压患者治疗效果检测的临床辅助方法,其软件将有可能率先进入全球医院使用!独有的糖尿病、高血压等慢病患者的生活方式干预基础治疗的激励方法,在国内外率先能够进入“医疗服务”这个移动医疗金字塔中最高的第五层次!
6、在重大疾病预警模型、定量分析和健康评估引擎的支持下,AI能够根据检测结果和问诊资料,实现定量分析,自动给出个性化的健康大数据服务或复诊转诊等临床辅助指导意见;首创的健康大数据系统具有“可获取、可更新、低成本、可分析”关键要素,满足业界的生态需求!前向致力于健康管理,后向的技术与数据服务行业,服务政府、医药机构,助力医生科研。

四、AI-全面解读健康风险
AI拥有AI质控以及更为完备的质量控制体系,拥有能检测早期病变、自动给出转诊复诊和健康服务建议的AI-DR系统, AI高血压视网膜病变、DKD筛查等慢病评估,全身性健康的AI定量分析模型与健康评估引擎;其AI辅助诊断系统还具有如下核心功能:
●左右眼自动识别;
●血管改变自动测量定量分析;
●杯盘比与黄斑水肿的分级计算;
●动静脉比自动计算;
●健康大数据的横向定量分析,纵向的AI定量自动分析与比对;
●眼底图像清晰度自动分析;
●眼底图像结构性性特征自动定位;
● AI能够根据眼底影像的检测结果和问诊资料,自动给出健康评估、复诊转诊、治疗方案以及个性化的健康服务建议,经医生复核后输出报告。

五、实现了健康医疗大数据服务的闭环(灰色部分为国内名企系统)
市场竞争优势
1、平台质量保证、并发市场规模大
高效的AI眼底结构判别定位和加权的评价算子,国际发明专利PCT保护下实时、持续、全流程的质量控制体系,让系统更加安全稳健可靠!
2、重大疾病预警与健康评估引擎领导者
AI能够根据结构化的量化特征数据以及分析、比对后结果,自动输出有利于早期预防的全身性疾病预警评估和个性化的健康服务建议。

3、健康大数据服务的技术倡导先行者
率先实现健康大数据服务闭环,有利于自我健康管理和个性化的服务!无论是预防、检后、售后服务,都能大幅提高移动用户的粘性与频用度!
六、商业模式和预期效益
与健康保险、健康管理、体检、康养平台及相关技术研发机构等目标大B 合作,建立远程筛查和健康大数据服务平台,对基层机构或医院眼科、内科,下属连锁机构提供判读会诊服务或完整的解决方案;最终依托上述机构或大B集团,建立面向行业或全国性的远程判读会诊中心;还可用于青少年近视及眼健康检查随访和预防等大数据服务,推动健康中国建设;年均毛利润与投入成正比,最大可达数百亿,推动超过千亿的细分产业市场!是覆盖千万人次级筛查项目或平台建设的不二选择!
3年内,目标占据远程DR筛查的25%、健康管理35%以上,健康医疗保险机构控费和医养结合的健康养老服务各20%以上的市场份额,成为细分市场的top1和本领域技术倡导的先行者。

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