基于工業互聯網的醫藥知識融合創新解決方案

基于工業互聯網的醫藥知識融合創新解決方案，實現醫學、藥學、健康管理學知識數字化。

基于工業互聯網的醫藥知識融合創新解決方案

基于工業互聯網的醫藥知識融合創新解決方案，實現醫學、藥學、健康管理學知識數字化。

痛點問題

      我國醫療資源分布不均衡、百姓“看病難，看病貴”的現狀需要通過分級診療、互聯網+等途徑解決，但分級診療難落實，面臨醫藥學知識碎片化、藥品研發缺乏真實數據支撐、基層醫生再教育難、百姓健康管理等問題。

解決方案內容

       基于工業互聯網的醫藥知識融合創新解決方案，實現醫學、藥學、健康管理學知識數字化。面向“云計算+大數據+人工智能”模式的醫療數據感知接入、虛擬化、服務化、智能化和集成運行支撐能力和醫療應用APP，為藥品研發生產企業、基層醫療機構、百姓三類用戶，提供藥品創新研發、實踐醫學教育、個性化健康管理三類智能服務，推動藥品研發模式、醫學教育模式、百姓健康管理模式的創新，提升醫療供給側藥品研發生產、疾病診斷、健康管理三類能力，助力“健康中國戰略”實施。

應用成效

       本解決方案應用于“大專家.COM”智慧醫療平臺建設，該平臺由鐘南山院士和樊代明院士領銜的75位院士和3000+醫學專家發起，以大數據、人工智能技術驅動醫學知識數字化，連接衛健委、醫院、醫生、百姓、藥企等全產業鏈要素，提供AI助診、分級診療、醫生再教育、健康自查、藥品再研究等智慧醫療服務，還將為政府的衛生健康管理以及應急事件的響應調度提供決策依據。

       本解決方案基于INDICS平臺，為“大專家.COM”建設一個安全可靠、易擴展、支持應用快速迭代、穩定運行、高性價比的基礎平臺，具備PB級數據的處理以及億萬級用戶并發的支撐能力，為“大專家.COM”業務快速發展奠定良好的技術基礎。

       其次，解決方案匯聚大量醫療知識與數據，實現基于云平臺的醫藥學知識數字化與知識融合。利用知識圖譜將各種瑣碎、零散的醫療信息知識相互連接，以支持綜合型知識檢索問答、輔助決策和智能醫療診斷。截止2020年9月，解決方案中的MedBrain醫學知識圖譜已建設超過12000種模型，覆蓋6320種疾病。平臺積累并完成72萬份問詢解答病例的結構化，其中超過一半與已建設的MedBrain模型完成對應匹配。

推廣價值

      解決方案可以推廣到更廣泛的醫療用具、藥品研發制造企業以及公共醫療服務平臺，逐步形成醫療資源生產、藥品研發生產、醫聯體、行業配套等醫療創新融合新生態。