智云健康:将人工智能应用于医学诊疗,本论文主要论述了人工智能论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
人工智能论文参考文献：
匡明是一个跨行业创业者,自上海交通大学毕业后救顺利进入英特尔做工程师,信息工程专业出身的他在这期间申请了不少专利.之后他前往剑桥大学继续深造,毕业后选择留在欧洲工作,机缘巧合之下转行做医疗,加入了强生医疗团队,从一个钻研程序设计的工程师跨界负责产品,先后做过亚太、全球等多个市场区域的市场销售的管理者.
2011年年底,匡明去了强生美国总部工作,负责全球产品策略,因而对从战略到产品研发,再到最终走向市场销售的全过程有深入了解.这样的工作性质为他日后自己创业打下了坚实的基础.
回国
在美国工作一年多后,匡明被强生派往中国负责大半个中国的销售工作.在摸清整个中国的医疗市场后,匡明发现在中国和欧美之间存在巨大的社会差异.
欧洲多数国家都有完善的健康医疗网络,卫生中心和医院分布密集,实现了卫生服务的全民覆盖；而作为世界上最发达的经济体,美国拥有最先进的医疗技术,最前沿的诊疗方案,最优质的医学人才等,其医疗费用也是全球最高,因此商业保险系统异常发达.
但匡明发现,受政策和商业环境等多种因素的影响,许多在国外普遍施行的经验却不一定适用于中国医疗市场.
在对中国医疗市场进行摸索的过程中,匡明逐渐发现慢病管理这个需要强化管护的行业在国内仍有很多开拓空间.结合自身的经验和资源,他意识到这是一个千载难逢的机会.
2014年,匡明离开强生,成立掌上糖医（智云健康的前身）,以提高诊疗效率和效果为最终目标,将公司定位为基于糖尿病数据的健康服务管理平台.
简单来说,就是患者可以在智云健康App上记录自身的健康数据并获取健康指导,从而逐步改善自己的健康状况；入驻平台的医院团队则可以透过可视化医疗健康大数据为患者提供更高效、更精准的病情指导和治疗方案.
试错
匡明创业之初,适逢O to O大行其道之时,匡明和其公司团队也受到了不小的影响,理所当然地选择以C端为主,在用户的获取和留存上花费了颇多工夫.
不久,匡明发现,不少互联网企业快速成长所仰仗的单点突破法则在医疗行业根本行不通.医疗产业链条复杂,政府监管严格,使得慢病管理的发展多方受限,凭单点突破法则很难理想的用户黏度和转化率.
写出一篇10万以上阅读量的文章或许很容易,但在慢病管理这个领域很难通过一篇文章获得精准用户关注,更谈不上让用户在短时间内切实地体会到产品本身的魅力.
经过几番纠结和思考,2016年,匡明决定大举启用医院市场开发团队,针对医院在糖尿病患者诊疗和管理上存在的巨大痛点,有的放矢地大批量获取精准用户.于是,在同行企业还在不断分散地寻找用户的时候,匡明已果断决定开始啃医院这块“硬骨头”了.
转型
“我们希望利用细分领域的高质量数据,推动整个医疗行业在慢病领域的效率提高和体验升级.”
现在回头再看,智云健康决定从B端入手摸索更加符合中国医疗产业特色的慢病管理路径.匡明有以下几层考虑：
第一,中国医药卫生体系及医保体系还在完善过程中,有待探索,很难直接照搬欧美成功经验.
第二,国内家庭医生体系尚在发展初期,现阶段还很难做到慢性病的点对点强化管护.
第三,中国异常庞大的三甲医院系统聚集了绝大多数的患者流量,但自身也存在着这样那样的顽疾.
第四,国内医疗资源分配不均衡,一、二线城市的三甲医院人满为患.
通过对行业长期细致的分析,匡明发现智云健康的用户汇集中心就是医院.用户无论是初诊、复诊还是开药,完全都绕不开医院,医院完全符合智云健康需要的流量中心的特点.一方面,匡明团队可以从医院这个节点找到具备强需求的精准用户,这一用户群的特点是有更大的耐心和更强的黏性.另一方面,医院系统自身也有突出的痛点：整体效率亟待提高,因人工操作等因素导致的错误亟待减少.归根到底,匡明希冀借助智云健康平台帮助整个医疗行业提升效率.
為了从服务C端转向服务B端,匡明说服自己团队的方式也十分值得玩味.
“其实很简单,”匡明告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang）,“要把具体的单点模型拿出来分析,再跟通用数据做比较,无非就是比较出几个维度的数据 —— 拉新的效率、拉新的成本、转化率等等,这个模型就很容易画出来.一旦证实模型中的业务模式和结果可以形成规模化,我们的团队就会立即执行.”
解决了内部问题后,接下来摆在匡明面前的一个大问题是怎么把医院这块“硬骨头”啃下来.为什么说医院是块“硬骨头”?主导改造工作的智云健康CTO牧唐最有发言权：“最大的原因是信息化程度太低.”从遭遇古董一般的Windows 95系统、各种不同版本的HIS/LIS（医院信息系统和实验室信息系统）系统和差异化的数据格式,到与医院复杂的内部流程过招,牧唐的头发都白了不少.
医院给外界的既有印象是“慢”且“重”,许多人都不敢去碰.而且各类医院的机构特点各不相同,每家医院信息化及数据环境情况各异,想调出完整且联网的患者数据非常困难.
突破
匡明开始亲自拜访各家医院,向他们展示智云健康是如何帮助医院提高效率的.这一套完善的系统就是一个标准的SaaS平台.在攻下数家医院后,完整的患者数据组得以在智云健康的平台与系统间顺利流转.
在和医院接触的过程中,匡明被问得最多的一个问题是：“你是怎么向医院证明这套系统安全有效的?”口说无凭,整个2017年,匡明一家家医院做试点,在为医院铺设新系统的同时还要保障医院既有工作系统能同时运行,并进行比对核实,验证系统的安全准确性.在安全处理方面,匡明团队还在系统内部框架上作了特殊安全处理,比如在数据交换中同时使用多层加密模式,在每次数据提交过程中进行多次验证,包括从不同的维度进行交叉验证,以确保数据准确.
随着系统在医院内部的长期积淀,SaaS平台也获得了大量病例样本和实践经验,合作医院也在此过程中深切体验到了系统效率提升的好处,匡明团队和智云医汇系统逐步获得了合作医院的信赖.目前智云医汇已经帮助超过500家医院接入智云健康的一体化系统,平台注册用户也超过了500万人,月处理数据达到数千万条.
医院的痛点解决了,但数据化的过程却远没有结束.
匡明表示,最理想的状态是患者出院以后,只需要在家中实时上传新的监测数据就可以实现医生远程监控.一旦发生危急情况,就可及时提醒危重病人采取必要措施或到医院就诊.目前,智云健康正在积极推进从医院到家庭端这部分服务的延伸.
2016年年初,智云医汇完成了B1轮融资,由基石资本、IDG资本、经纬创投、平安创投共同投资,投资总额超过1亿元.该项目作为目前国内最大的慢病数据化平台,估值已经超过10亿元.
拥有了稳定的海量数据源和充沛的资金后,智云健康在AI医疗领域的“野心”更加凸显出来.匡明告诉创业邦（微信搜索：ichuangyebang）,平台通过SaaS业务收集到的大量数据正被团队应用到机器学习中,并已经初步构建出“AI辅助诊断系统”.
“原本医生要看4?5张表才能下诊断结论,但现在通过结构化、关联化数据可以直接得出疾病结果,医生只需要再确认一下就可以完成诊断.”匡明说.他希望智云健康在未来能成为中国超过4亿慢病患者以及所有慢病医生的终身智能数据平台.而人工智能在现实医学诊疗中的应用有望很快变成现实.
结论：适合不知如何写人工智能方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于人工智能论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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