社区智能居家养老及移动医疗大数据平台.

1、 社区智能居家养老暨医疗大数据平台 主旨： 靠技术，配智能终端、建医服中心、黏患者；轻线下、降成本。 靠技术，用机器服务部分取代人工服务。 1.靠技术，获取高质量数据，形成盈利。 目标 盈利思路：以免费服务患者，靠数据获取收益。 攻略方法：技术降低服务成本，智能提高服务质量。 服务模式：患者自诊APP(散养) + 咨询服务中心(结合线下服务)。 利益构成：患者方通过APP得到智能和咨询中心两种服务； 运营方得到患者资源、数据资源、及数据相关利益。 远景展望：技术压制对手，成为移动医患交互平台第一名。 优势 技术：基于全医学知识库的临床智能决策引擎。 产品：智能终端+移动APP，搜集数据，实现患

2、者自诊。 医生端智能咨询，实现远程辅诊。 智能设备+ 手机端 自动形成 患者自诊是在系统引导 下自动进行； 删去了医生的专业环节， 减少使用障碍； 自诊形成简单的门诊病 历格式式； 1.常见病及院前咨询； 结果比对 正向逻辑推导，多重推 导； 1.置疑，可进行回溯推导。 咨询服务中心 医生端 仿真医生思维，全面快速准确获取相关资料。 辅助医生远程完成诊断到治疗，过程符合临床规范。 咨询服务的过程中，自动产生病历记录数据。 9000病的全医学范围，包括西医、中医、中西医结合。 疾病 病情 自 动 智 能 直接 咨询 手机智能问病 线下医生 分布式 智能辅助 基于服务 的 医患连接 IP 针对性

3、问题反馈 IP 指向性 数据提交 患者 移动端 医生 工作端 服务评价系统 患者端 . 直接提问医生，问题 丢入平台咨询池。 . 启动智能自诊，结果 丢入平台咨询池。 . 可指定平台内医生。 医生端 . 组织线下医生； . 设专业咨询部； . 医生端任何工作 数据均上传。 . IP针对性回答。 基于服务 的 生态路线图 流量流量 广告广告 完整的完整的 线上医疗线上医疗 服务过程服务过程 智能终端智能终端+ +APP APP 服务服务 整合医患资源整合医患资源 医生参与线上服务医生参与线上服务 患者 移动端 医生 工作端 大数据大数据 分析分析 大数据大数据 分析分析 大数据大数据 分析分析

4、生态利益链生态利益链 .患者群使用移动 APP获智能的和医生 的线上服务。 .医生智能辅助及 咨询服务中心，节 省线下医生资源的 支出。 .运营方通过医患 智能辅助获取数据 源；通过流量、广告、 大数据等获取利益。 基础基础 与与 难点难点 既有模式 的 运营重点 (分析) 外部资源整合，将医院医生整合为线下资源。外部资源整合，将医院医生整合为线下资源。 案例类型一：好大夫33万注册医生、7万医生在线；春雨 1万注册医生。此两者，医生咨询费￥1300元/次，患者付费。 评：患者付费，增加一个操作环节，降低对患者的黏性，也对冲 掉服务基层大众的意义。类似的线下资源整合，需要长期积累。 案例类型二

5、：有问必答5万医生，公司年付￥1400万医生咨询 费；按￥1元/次计算，年产生1400多万条数据。广告收入￥1.7亿。 评：患者无付费环节，患者的活跃度和黏性都会增加；但是靠公 司支付咨询费，负担太重，增加初创公司的资金风险。 结论：新组建并运营一个为患者提供医疗咨询服务的公司，在整 合线下医生资源方面是一个大难题，包括资源整合的工作量、咨 询费用的给付、吸引与激活患者的特点等。若重复既有模式，必 定很难与当前公司竞争。后面，我们展现了新思路。 内部资源利用，设立医疗咨询服务部门。内部资源利用，设立医疗咨询服务部门。 业务：医疗咨询服务与数据生成，均基于自有智能技术的手机端 与医生端，不依赖于

6、外部医生资源的整合。 技术：用机器服务部分地取代人工服务，并提高服务与数据质量。 设定：拟设立医疗咨询部，初期1220人，估计花费￥250万可完 成外部资源整合所需￥1000万的工作量。 对策：咨询属浅层医疗服务，加上远程性质，容易形成所涉人口 面广而活跃频度较差的特点。对策是使服务所形成的记录，至少 需要包括症状和诊断等，记录可保留、可查询、可比较，让用户 有病历的念想才能沉而不僵，所形成的数据才有大数据意义。 主次：重点业务突出明确，其它花哨的功能不要喧宾夺主。 可添加一个聊天工具，改善医患沟通，传送辅助资料和手机图像。 新创模式 的 运营重点 (本案) 服务中心模式 咨询 服务 中心 患

7、者 移动端 局域网 手机端 散养式管理 上线即传数据 病 情 诊 断 处 置 药 物 规范化 数据 自动病 历结构 统计 结构 大数据 特性 智能 支撑 基础 医生端 智能医疗进程 数 据 平 台 支撑服务与数据 的 技术原理 线 下 医 生 健康云服务 大数据 1. 识别： 内部对应 2. 感知： 语义匹配 3. 干预： 事实针对 诊 断 要 素 Sym 西医Med 实验 Lab 结合 Joi 治法 Tre 处置Ope 护理Nur 保健Hel 方剂Pre 西药Dru 成药Fmu 中药Her 解剖Ana 辅助Aid 食物Foo 检验Chk试验Lab 手术Sur 疾病 Ill 证理 Syn 全医

8、学全医学 知识库知识库 支撑服务与数据 的 语义结构 全医学本体、语义网络结构，独一无二的高技术支持基础。 专业智能的知识库，适应中国基层民众的医疗与健康需求。 生态分析 患者免费使用的APP，独立完成自诊闭环。自诊的可信度，可直接咨询服务中心 医生。患者获智能医学与医生双重支持，增强黏性。APP散养式管理，离线可用， 不受限制，上线即传数据。 建设医生为主角的咨询服务中心，医生借助智能辅助系统，为患者提供全医学知 识库范围内的服务。服务中心的咨询质量高于、咨询成本低于整合线下医生资源 的服务方式。 系统从患方自诊和医诊疗过程中自动采集数据，形成数据源。数据源基于字典、 规范和规则，所产生的的

9、数据信息密度高、冗余度低。数据通过流量与广告，形 成第一种盈利方式。 系统在采集数据的同时生成统计结构，形成数据的结构化特征，可直接利用数据 库处理技术，无需另建数据挖掘体系，能从任意角度设定应用目标，形成第二种 盈利方式。 进展、目标与财务 进展：医患两端智能产品已经成型，生态路线图已经理顺。产品按设 定目标进行功能调整后，即可上网试运行。 需求：展示技术，寻找运营的合作伙伴和运营资金。 资金：初期运营约￥2000万；用于搭建运营体系，建立最低限度的服 务器集群，建设咨询服务中心，推广患者智能终端+APP应用。 目标：锁定城市边缘中低层人群提供免费服务，形成 3000万条/年 的 数据源产生能力和大数据分析能力。