医疗真实世界研究解决方案

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医疗真实世界研究


  随着医疗行业数字化程度的大幅度提升,医疗机构积累了大量的医疗信息采集的真实世界数据(包括HIS、LIS、病案首页数据等)。针对真实世界数据的研究分析需求快速增长。但基于专家经验的传统医学和基于临床试验数据(主要来自于随机对照试验)的传统循证医学方法无法应对真实世界研究中的高纬度复杂数据的分析和建模,迫切需要有新一代的先进分析技术来应对这样的挑战。

基于可解释性机器学习技术的真实世界研究


  通过ME机器学习平台对各种医疗真实世界数据进行快速建模分析,运用于各种医疗决策场景,包括疾病预测、药物安全性评估、药物扩大适应症研究、精准用药、个性化医疗等。

预测性和预防性医疗

利用ME机器学习建模平台对复杂高纬的真实世界数据进行建模分析,产生各种疾病预测模型。

药物安全性、有效性分析

利用机器学习分析真实世界数据,对药物的安全性在各种细分人群中的安全性以及有效性进一步的分析,帮助优化现有治疗方案,降低药物副作用,提升疗效。

个性化精准医疗

在对于多种疾病建立AI预测模型之后,可以在输入个体数据之后,自动快速生成识别病人各种疾病风险的评估报告。 根据报告情况,从而制定个性化治疗方案。

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应用案例

华西医院妊娠期糖尿病AI预测分析

现行临床实践中,妊娠期糖尿病还没有任何早期预测方案,通过AI智能辅助决策系统,可以提前正确预测出70%左右的孕妇是否会在未来患病。

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