早在2023年，網際網路醫療還流行諮詢與輕問診階段時，醫聯就開始向縱深的、技術門檻更高、整合難度更大、對患者結果負責的方向進行探索，尋找網際網路與醫療真正的價值契合點，並試圖找到一種更合理的方式去為患者服務。最終，醫聯確定了對患者疾病的全病程管理這一路徑，通過為患者提供包括醫療篩查檢測、診療、**在內的全病程管理，造福廣大患者。基於這種需要，醫聯逐步建立並完善了醫療大資料的清洗及資料結構化能力，為後來的發展奠定了基礎。
2023年，醫聯在布局慢病管理後一直完善橫向的病種覆蓋，縱向的服務完善與規範化。圍繞數位化學科建設，在專家指導下，結合臨床指南和臨床路徑，醫聯逐步形成著疾病的線上管理sop，打造專業、規範、有效的網際網路疾病管理。
基於nlp、cv等人工智慧技術及aiot物聯網技術，醫聯在資料探勘、機器學習、深度學習和知識圖譜等領域皆有布局，並在預防、診斷和**等環節落地了智慧型體液檢測、智慧型分診、**輔助診斷、口腔影像識別和智慧型醫助等一系列應用場景。
也是在這些應用場景中，醫聯的決策者直觀地看到了ai對醫療產生的巨大賦能，並進一步確定了之後的規劃。根據醫聯和專家團隊分別進行的外部獨立測試，驗證結果與模型效能指標高度一致。這一早篩ai模型可使%和49%的多發性硬化症患者分別實現提前1年、2年和3年預警，提公升了多發性硬化症的風險**和防控能力。
到了2023年，醫聯已經初步形成一套基於網際網路醫院的ai診療系統。基於自然語言處理、影象識別和認知計算等ai技術建立的網際網路醫院系統將線上、線下和團隊結合在一起，大大提公升了就診效率。儘管如此，但彼時的醫聯始終無法實現自然順暢的全流程ai疾病診療。這是因為以nlp和cv為代表的人工智慧雖然具有強規則、可控性的優點，但在自然語言溝通上存在障礙，也無法處理系統系、複雜性問題。不難發現，沒有之前持續多年的深耕積累，醫聯也不可能在生成式ai領域達成今日的成就。用“天道酬勤”來形容醫聯的厚積薄發再合適不過。
2023年醫療機構網際網路醫療建設與運營抽樣調查報告
今天分享的是醫療機構系列深度研究報告 2023年醫療機構網際網路醫療建設與運營抽樣調查報告 報告出品方 北京和思凱文化傳媒 精選內容 公眾 見鹿報告。報告共計 55頁 報告內容摘要如下 在對問卷系統採集的原始資料的處理過程中，進行了資料清洗，對於明顯不符合要求的作為無效問卷。在分析方法上，採取定量分...
開展村醫教育 醫療幹部人才幫扶
在農村地區，村醫和醫療幹部是保障村民健康的重要力量。然而，由於多種原因，農村地區醫療資源和人才缺乏，制約了農村醫療衛生事業的發展。開展村醫教育 醫療幹部人才幫扶，是解決農村醫療人才缺乏的有效途徑。一 背景。隨著城市化程序的加快，許多農村青壯年勞動力湧向城市，導致農村地區醫療人才缺乏。同時，農村醫療設...
京聯迎來集採黃金期，供應鏈一體化縱深推進！
集採履約實現高效一站式交付 京東與聯想達成戰略合作，在 及行業集採專案中建立新型的履約交付模式。通過集採平台向受益企業提供一站式交付服務，實現 選型 集中採購 統一交付 這不僅提公升了效率，也給聯想帶來更精準的需求 分析。鏈深度協同，創新模式共促雙贏 這一創新模式的推出，體現了京聯 鏈的深度協同。京東...