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以臨床、科研場景為核心，打造全生態(tài)醫(yī)療AI產(chǎn)品閉環(huán)

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(yī)療信息化水平處于前列的頭部醫(yī)療機構展開深度合作，發(fā)揮自身的行業(yè)優(yōu)勢和技術實力，結合頂級醫(yī)療機構合作伙伴的優(yōu)勢強項，精細打磨并低調布局了以智能醫(yī)學數(shù)據(jù)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(tài)醫(yī)療AI閉環(huán)，形成包括臨床輔助決策支持系統(tǒng)（CDSS）、大數(shù)據(jù)科研分析平臺、智能專病庫、AI隨訪系統(tǒng)、AI病歷內涵質控系統(tǒng)、單病種過程質量管理平臺、VTE智能防治系統(tǒng)、智能分診系統(tǒng)和智能預問診系統(tǒng)等在內的全生態(tài)產(chǎn)品應用矩陣，實現(xiàn)“診前－診中－診后”的全量數(shù)據(jù)全流程閉環(huán)應用，落實了“認知數(shù)據(jù)，賦能醫(yī)療”的企業(yè)目標。

臨床與科研，是海森健康“認知數(shù)據(jù)，賦能醫(yī)療”所選擇的兩大切入點。

我國醫(yī)療資源總體匱乏且分布不均，在臨床上，醫(yī)療AI能有效提升我國醫(yī)療診療整體水平和效率；在科研中，能進一步強化大型醫(yī)院的底層核心競爭力，提升醫(yī)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(yī)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(chuàng)性提出“雙引擎”驅動CDSS，打造從知識輔助到?jīng)Q策輔助的進化版新一代CDSS，實現(xiàn)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(yī)院（下稱北醫(yī)三院）的應用為例。海森健康CDSS于2018年在北醫(yī)三院上線，至今已穩(wěn)定運行兩年。系統(tǒng)以院內電子病歷系統(tǒng)沉淀的近10年、3000余萬份真實診療數(shù)據(jù)為基礎，集成BMJ Best Practice臨床實踐為循證醫(yī)學證據(jù)，形成“本院臨床最佳實踐”＋“循證醫(yī)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(xiàn)臨床輔助決策應用功能。經(jīng)測算，北醫(yī)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(shù)據(jù)問題，包括數(shù)據(jù)采集重復率高利用率低、數(shù)據(jù)存儲分散結構不一、數(shù)據(jù)質量和完整性缺乏統(tǒng)一監(jiān)控、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)為基礎支撐的大數(shù)據(jù)科研分析平臺。該平臺可自動化整合院內外海量醫(yī)療數(shù)據(jù)，并利用相應算法模型對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和多維分析，極大優(yōu)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(yōu)化，實現(xiàn)“臨床－科研一體化”發(fā)展，從而助推醫(yī)療機構診療水平、科研能力“雙提升”。

從全生態(tài)醫(yī)療AI產(chǎn)品矩陣，到全流程數(shù)據(jù)閉環(huán)應用，醫(yī)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(yī)療AI和大數(shù)據(jù)技術，海森健康已經(jīng)在醫(yī)保管理、藥品研發(fā)、商保預測、公衛(wèi)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(yī)療AI大數(shù)據(jù)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。