2018醫療大數據產業報告（38頁）.pdf

1、醫生輔助工具通過對醫療大數據的整理，形成醫生的輔助工具，幫助醫生診療過程中更好地進行處方管理、病歷管理、手術規劃，診療結束后對患者進行隨訪管理，或者加快科研數據分析進程，提高工作效率，促進轉化醫學研究。在單一病種的垂直領域中，臨床科室往往缺少針對具體疾病的專業信息化工具，將患者的多源頭醫療數據、治療方案、用藥情況、治療效果等信息全面整合起來。醫生想要在繁忙的診療工作中抽出時間來整理相關醫療數據、進行臨床研究并不容易。臨床中還有一個常見的現象是由于行業標準不統一，不同醫院、不同醫生在病歷書寫時難免在表述上會有差異，這就給數據錄入和分析造成困難。要獲取高質量的數據，就要建立統一病歷填寫標準和規范，

2、從源頭保證數據的真實和準確。有企業對醫療機構所產生的電子病歷進行數據治理，形成有科研價值的結構化數據。雖然利用的仍然是臨床數據，使用者也都是醫生，但是醫生輔助工具的應用對象和臨床輔助決策不同。臨床輔助決策是醫生為患者服務，而醫生輔助工具是為醫生服務。案例：博時醫療云索聞博識科技(北京)有限公司致力于深度開發各類疾病專業信息化工具，打造醫療數據的收集-分析-應用-管理為一體的專業化平臺，為醫生們提供“疾病專業化、數據結構化”服務，滿足其科研與臨床的需求。博識醫療云自主開發了底層數據架構和核心技術，產品功能完全以醫生需求為導向，最初通過結構化電子表單為臨床科研提供數據分析工具入手，進而不斷加入了隨訪、查房、會診、手術質控、多中心合作等多種功能。目前的博識醫療云平臺已經涵蓋臨床學術研究、科室運營分析、病患整合管理等多個模塊，為醫護人員的臨床研究、患者管理、科室管理、學術交流提供支持，極大縮短了醫生的工作時間，讓醫生獲益。2017年6月，索聞博識獲得經緯中國數千萬人民幣A輪融資，當時博識醫療云覆蓋了全國超過400家三甲醫院的涵蓋腫瘤，血液，骨科，神經內科、神經外科等重大疾病領域的超過2700個臨床科室，為國內超過20000名臨床醫生提供臨床數據服務。