醫院高質量發展，醫療服務的升級，離不開技術的發展和支持，以科研帶動臨床，同樣離不開大數據的功勞，醫療大數據已成為具有重大發展前景的數字化生產要素。麥迪科技（603990）深耕重癥臨床信息化領域數十載，臨床系統已覆蓋全國兩萬多張重癥床位，每個床位每年就可產生上千萬條結構化的臨床過程數據，麥迪科技始終致力于重癥醫療大數據場景治理，著眼于重癥臨床大數據生態體系構建，助力重癥臨床醫療服務智能化進程。

發展精準醫療 任重道遠

(資料圖)

隨著精準醫療的深入人心，精準醫學為危重患者的防控和治療提供了新思路，通過對患者臨床大數據的挖掘，為病人提供個體化的風險預測、診斷和治療方案，從而優化醫療資源的配置。發展精準醫學，科學有效地配置醫療資源，是醫療衛生事業發展的迫切需求。

然而精準醫療的落地任重道遠，一方面，由于人工記錄主觀隨意性引起的數據缺失偏頗，不同數據間缺少統一標準導致的數據整合困難等現實問題，嚴重制約著臨床大數據的實際應用。另一方面，臨床大數據中蘊藏的信息，需要專業數據挖掘知識和臨床經驗相結合，而醫務人員日常工作任務繁重、勞動強度大，在缺乏有效指導的情況下，很難有精力和技術投入其中，導致健康醫療大數據挖掘領域狹窄、落地進展緩慢。

麥迪科技重癥研發團隊，基于多年重癥臨床大數據經驗，積極探索重癥臨床大數據的技術支撐及路徑支撐體系。重點突破臨床大數據中普遍存在的“非標準性”及“不穩定性”問題，建設的核心從“信息管理”轉向“數據管理”。基于臨床基礎大數據與臨床業務大數據，構建臨床主題大數據庫，大數據轉化為臨床知識，進一步發揮數據資產價值，為臨床決策提供支撐。

構建重癥風險預測模型 有章可循

伴隨著人工智能理論和技術不斷完善，人工智能技術在大數據分析中受到越來越多的關注。如何運用人工智能技術從重癥臨床大數據中挖掘出有用的信息,開發出為廣大醫務人員和普通老百姓使用的智能化應用，是麥迪科技重癥團隊一直在努力的方向。

圖一：與李維勤教授團隊合作研發的重癥相關預測模型展示1

重癥研發團隊與基地醫院李維勤教授團隊、南京大學健康醫療大數據研究院人工智能團隊積極探索，基于實時采集高頻的生命體征，構建患者不良預后的預測模型，突破了連續體征感知和智能預警算法等關鍵技術，實現危重患者傷情的早期識別、早期預警和動態監測。智能預警系統死亡風險預測性能超過80%，在重癥康復、老年醫學、運動醫學、傳染病隔離觀察等領域有巨大的應用價值。

圖二：與李維勤教授團隊合作研發的重癥相關預測模型展示2

賦能學術科研 碩果累累

麥迪科技在科研合作、成果轉化上取得了一系列的進展。麥迪科技重癥團隊成功助力多篇SCI一區、二區高質量論文的發表；助力科研成果的產品轉化，聯合提交多項發明專利申報，完成幾十項聯合著作權申請。

圖三：麥迪科技助力基地醫院在International Journal of Medical Informatics 發表學術論文

圖四：麥迪科技助力基地醫院在Frontiers in Microbiology

發表學術論文

圖五：聯合申請的部分發明專利

圖六：聯合申請的部分軟件著作權

未來可期

未來麥迪科技將與更多醫療專業團隊深度合作，致力于精準醫療領域的技術前沿，深度挖掘醫療數據價值，助力科研工作者高質量科研成果的輸出，攜手醫院進行健康醫療大數據的構建，推動區域健康醫療服務體系的完善，繪制醫療產業高質量發展的美好藍圖。

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