行业痛点

Industrial Painpoint

中(zhōng)医(yī)药质(zhì)量与价格问题‌：中(zhōng)药材质(zhì)量参差不齐，价格波动大，供应链效率低。

创新(xīn)药入院难‌：审批流程冗長(cháng)，创新(xīn)药从获批到临床应用(yòng)周期过長(cháng)。

口腔医(yī)疗竞争与成本压力‌：人才短缺、成本上升、医(yī)保政策限制。

‌医(yī)疗器械研发与融资难‌：研发周期長(cháng)，中(zhōng)小(xiǎo)企业融资困难。

‌医(yī)院管理(lǐ)效率低‌：战略规划脱节，跨部门协作(zuò)不畅。

智慧医(yī)院资源分(fēn)配不均‌：病历管理(lǐ)繁琐，医(yī)疗资源分(fēn)配不合理(lǐ)。

解决方案

Solution

ZHL MEDICS医(yī)疗数据分(fēn)析AI模型

智慧林公(gōng)司与诺康医(yī)疗、南方医(yī)科(kē)大學(xué)强强联手，在穿戴设备、分(fēn)析模型及医(yī)學(xué)专业知识三重方向下各自发挥自身独特优势，共同研发一种针对中(zhōng)老年人患者各类心脑血管疾病的AI智能(néng)诊断大模型——ZHL MEDICS医(yī)疗数据分(fēn)析AI模型。该模型旨在通过采用(yòng)先进的生物(wù)感知方法,将深厚的生理(lǐ)學(xué)知识与上下文(wén)生物(wù)學(xué)原理(lǐ)相结合——通过无扰式监测系统©对用(yòng)户各项體(tǐ)征数据（例如：心電(diàn)图、脉搏、血压，血糖等）的实时收集，结合我司特有(yǒu)算法下的计算机视觉技(jì )术，结合心内科(kē)及神经内科(kē)等各类资深医(yī)疗专家的多(duō)年临床诊断经验，為(wèi)用(yòng)户提供全天候的实时医(yī)學(xué)观察及医(yī)师指导服務(wù)。

目前，市面其他(tā)种类AI医(yī)疗分(fēn)析模型普遍是基于“阈值”对體(tǐ)征数据进行判定。该类AI医(yī)疗分(fēn)析模型具(jù)有(yǒu)局限性：即通过“阈值”判定的方式诊断病患是否患有(yǒu)心脑血管类疾病具(jù)有(yǒu)偶发性，而缺乏对病患生理(lǐ)特征持续动态评估的过程。故该类AI医(yī)疗分(fēn)析模型难以准确诊断病患真实生理(lǐ)状况。而相较于这类AI医(yī)疗分(fēn)析模型而言，我司的AI医(yī)生利用(yòng)计算机视觉技(jì )术对各项體(tǐ)征的可(kě)视化数据进行全程、完整的对比参照分(fēn)析，并结合专业听诊经验得出更為(wèi)精(jīng)准的健康分(fēn)析报告。该过程可(kě)比拟真人医(yī)师诊断。