• 行业现状

    数据孤岛
    信息散落在各个系统
    低质量非结构化数据
    难以发现科研灵感
    合作医院间数据无通路
    数据标准不同,质量参差不齐

    应用价值

    科研灵感发现
    以真实世界研究为方法,整合全院临床、文献、死因等多源数据,建立患者全生命周期模型,利用人工智能技术主动挖掘医疗科研灵感
    高质高效科研产出
    提升数据采集及处理效率,大幅缩短科研周期,数据全程质控,可溯源,助力精准医疗
    疾病协同网络
    沉淀医疗智慧,搭建疾病模型;智能数据采集,提升科研效能,联动多家医疗机构,构建疾病数据网络
    • 保障高质量科研产出

      1. 全数据纳入,支持大样本量有结局研究
      2. 长时程观察研究
      3. 多数报源整合,助力精准医疗,多标准立体评价
    • 助力医生团队成长

      1. 携手顶级专家,建立疾病诊疗标准
      2. 海量数据秒级搜索,提供科研灵感
      3. 相关文献热门智能推荐
    • 改善临床诊疗结局

      1. 建立患者诊疗模型,汇集全院多来源数据
      2. 患者360度全生命周期数据视图呈现
      3. 纳入患者跟踪与随访数据
    • 建设疾病数据网络

      1. 沉淀医疗智慧,建立疾病模型
      2. 智能数据采集,提升科研效能
      3. 联动全国百家顶级医疗机构,构建基于疾病的数据网络

    应用模式

    医渡云疾病数据中心

    患者统计概览

    疾病标准数据集

    患者病例检查

    补录核查留痕

    患者诊疗时间轴

    患者360°视图

    数据质量统计

    患者数据溯源

    科研随访管理

    多中心项目管理

    科研灵感

    科研发现

    文献知识库

    模型发现

    科研申请

    科研方向确定

    统计分析方法

    课题方案撰写

    申报答辩支持

    科研立项

    项目管理

    多中心研究

    单中心研究

    圈定人群

    病历检索

    队列分组

    纳排入组

    科研产出

    撰写指导

    文章润色

    投递协助

    统计分析

    项目数据统计

    项目数据导出

    项目质量报告

    数据收集

    数据更新

    随访管理

    录入核查

    数据溯源

    分中心管理

    定向邀请分中心

    分中心权限设置

    分中心成员管理

    观测指标

    观测阶段设置

    指标自动提取

    时间阶段设置

  • 行业现状

    数据指标口径复杂,来源差异,
    无法准确定位问题根源
    院内数据孤岛,缺乏区域基线,病种标杆,
    专科专病指标不可比

    应用价值

    见微知著 洞察先机
    数字表象背后的本质问题发掘
    深入病种 精益管理
    基于病种的管理,改进与进度监测
    指标预测 数据归一
    人工智能预测分析,动态基线透视管理
    • 监测运营指标

      1. 运营关键指标趋势预测,温故知新,洞察始终
      2. 异常指标自动分级,防微杜渐,一叶知秋
      3. 关键事件移动端推送
    • 质控智能病案数据

      1. ICD自动辅助编码,数据支持下的编码质控闭环
      2. 智能病案质量筛选,精确定位质控病历
      3. 综合数据上报平台,简化对外数据通道
    • 管理DRG病种专科

      1. 专科能力评价体系,兼顾疑难和宽度
      2. 科室病种效率质量评价
      3. 病种成本分析监控,医保控费对内审核
    • 管理病种过程

      1. 临床路径变异分析,发现改进机会
      2. 路径发现与改进,持续优化节点
      3. 关键过程效率,排除流程阻塞点

    应用模式

    少数复杂病种

    保证病种覆盖

    MDT协同

    重点质量监控

    学科建设考核

    主流高峰病种

    规范诊疗路径

    压缩例均床日

    重点效率管理

    运营指标考核

    科室优势
    重点病例

    保证资源配备

    形成竞争优势

    重点人员培养

    增长指标考核

    简单病种

    流程效率优化

    形成成本优势

    重点环节优化

    产能指标考核

  • 行业现状

    被动收集信息,事后监管效率低
    不同机构间信息不互通,无法发挥协同效应

    应用价值

    主动监管服务
    在真实世界数据驱动下主动、高效、低成本地解决监管与合规要求,为管理提供决策依据
    数据互联互通及数据质控
    帮助政府实现多源异构数据互通、融合、数据质控,实现智能病案及智能药品编码
    政府数据应用及公开
    实现药品阳光采购,医保控费收支透明、实现个人医疗数据的准确、透明、安全、共享

    应用模式

  • 行业现状

    临床试验周期长、成本高。尤其是受试者招募,需要耗费大量的时间和经费。
    临床试验的数据质量参差不齐,影响研究的质量。
    药品上市后的实际临床效果与临床试验结果存在明显差异,影响其临床价值。

    应用价值

    提高效率

    基于生物样本与临床数据共享平台,快速筛选合适的受试者,提升临床试验的效率。

    提高质量

    基于人工智能大数据技术,对临床试验中的各项数据进行标准化,提升临床试验的质量。

    真实世界评价

    长期跟踪药品在真实世界中的临床效果,更全面、准确地评价药品的临床价值,为临床诊疗指南、规范等医疗决策提供参考。

    应用模式

    药物开发
    • 靶点鉴别
    • 药物筛选
    • 临床前研究
    上市申请
    • 高效率、高质量的
    • 随机对照试验
    • (RCT)
    临床价值
    • 基于大数据的真实
    • 世界研究(RWS)
    医疗决策
    • 临床指南、规范制定
  • 行业现状

    健康居民
    无法对自身健康信息进行追踪和管理
    患者
    院外随访、诊断不成熟,导致患者疾病不必要的发展、恶化

    应用价值

    主动监管服务
    整合院内外健康数据,为居民提供全生命周期健康信息档案
    数据互联互通及数据质控
    以医联体网络及疾病模型智能技术构建的患者全周期诊疗管理模式

    患者全生命周期数据

    跨区域跨医院的院内数据共享

    高效率高质量随访管理,增加患者粘性

    为患者提供健康档案查看、数据解读、健康风险评估、诊疗预约、医患沟通、健康宣教等服务

    基于大数据核心算法及应用的搜索、推荐、审核服务

    搭建患者端平台,打造医院、医生、患者服务闭环

    应用模式