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数据驱动生命科学创新 美年健康大数据运用又上新台阶

评论

  美年健康在生命科学数字化领域又出新动作。近日,在杭州召开的超声大数据与人工智能应用与推广大会上,美年健康和大数据算法与分析国家工程试验室杭州创新中心、浙江省数理医学学会三方在超声人工智能方向达成合作,共建超声大数据库。

  据了解,美年健康一直深耕预防医学领域,拥有海量的健康大数据并不断发展科技寻求创新突破,致力于以大数据和人工智能,构建美年医疗健康生态图谱,进一步做好“精准预防”,助力预防医学创新转型。

  多年积累 建立数据壁垒

  随着“健康中国2030”不断推进,健康医疗大数据正成为国家重要的基础性战略资源。此前发布的《“健康中国2030”规划纲要》中明确指出,要加强健康医疗大数据应用体系建设,推进基于区域人口健康信息平台的医疗健康大数据开放共享、深度挖掘和广泛应用。

  从行业属性来看,专业健康体检行业拥有先天的数据基础优势。作为中国最大的健康需求入口和流量平台,美年健康在健康体检大数据方面积累多年。据了解,目前美年健康已在全国215个核心城市,拥有600余家医疗及体检中心,2018年为超过3000万人次提供了专业体检服务,服务体量将在数年后达到1亿人次。

  美年健康依托规模和体量的优势,在健康大数据方面建立了自己的壁垒。基于“专业体检-精准数据-高危筛查-风险评估-健康管理”这一逻辑,借助大数据,美年健康从海量体检普查的健康数据中,筛选高危人群,进行精准评估和个性化的解决方案,加以健康管理,帮助客户恢复到健康状态。大数据的解读与应用,为美年健康做精准预防提供了无限的发展空间。

  实际上,此前推出的创新型健康管理产品“美年好医生”,正是美年多年来数据分析和挖掘的重要成果。通过对千万级的健康数据进行深度分析和研究,加之医学专家对疾病预防筛查方式的共识,“美年好医生”为6个年龄层消费者定制打造162款套餐,更好地满足了消费者多样化的健康需求,进一步提升服务品质,有效实现精准预防。

  启动“中国居民健康体检指数”项目

  基于自身的海量健康体检数据优势,前不久,美年健康携手国家级平台-新华社中国经济信息社共同启动“中国居民体检健康指数”项目,双方联合编制该指数并发布,北京大学医学部美年公众健康研究院提供学术支持。该指数产品旨在量化评价中国居民综合健康水平和健康趋势,助力实现我国健康生态从“以治病为中心”到“以健康为中心”的转变。

  业内人士认为,医疗大数据作为在健康产业中的基础原动力,具有重要价值:在公共卫生方面,具有均匀化、多元化和专业化特征的海量健康数据,从不同维度给消费者以健康画像,为政府部门制定相关慢病防控决策提供良好依据;在个人健康管理方面,健康体检数据能客观准确地动态反映个体健康变化,且能够对一些危险因素做重要提示和预警。在支持技术和创新方面,一些先进的早期诊断和精准医疗方面的技术突破有赖于精准的行业数据。

  据了解,“中国居民健康体检指数”将重点对我国主要种类的慢性病、各省份及城市居民健康水平进行测评,不仅有助于及早发现各地区居民的慢性病分布、现状和趋势,同时将对我国整个疾病预防体系的完善和模式创新发挥积极指导作用,为行业监管部门提供决策依据,不断提升国民健康水平,助力产业生态健康发展。

  打造数据共享平台 推动预防医学数字化应用

  国家卫健委规划与信息司信息化与大数据应用办公室主任曾指出,数据驱动型的健康医疗领域研究正在成为推动疾病防控取得实效的重要引擎,对于加速疾病防控技术突破、改善医疗供给模式、重构健康服务体系等方面将发挥巨大作用。将不同来源的优质健康医疗数据互通互联,通过安全、共赢的数据共享合作机制,打通原有的数据孤岛,最终实现健康医疗数据的开放和共享,具有重要的意义。

  作为中国最大的预防医学龙头企业,美年健康积极参与健康体检、医学影像等核心大数据分析及应用,联合权威机构及学术平台进行多方位的交流合作,快速推进旗下体检中心的数字化、智能化,打造适应未来发展所需要的健康大数据共享平台。

  今年4月份,在超声大数据与人工智能应用与推广大会上,美年健康与大数据算法与分析国家工程试验室杭州创新中心、浙江省数理医学学会在超声人工智能方向达成合作,三方合作共建超声大数据库。美年健康表示,庞大的流量和数据理应承载更多的科研和技术突破责任。未来,美年将持续加强相关的标准化数据采集、质量控制、数据分析工作,助力建立医学影像的专业数据库,持续落实创新科技成果转化。

  此外,美年健康还携手北大医学部、北医合作建立了北医美年公众健康研究院,基于全国的海量数据,结合高校的专业学术能力,共同对健康数据进行挖掘研究和分析,打造国际顶尖的公众健康与大数据研究及实践平台,为公共卫生政策的制定提供数据支撑。业内专家称,这是数字化在预防医学的重要应用,未来这些数据给公共卫生和医疗科技创新带来的价值都将是惊人的。

责编:KTQ 


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