完成 B1 轮融资后，掌上糖医下一步要做 AI 智能诊疗平台

雷锋网动静， 10 月 10 日，掌上糖医公布已经在 2016 年年头完成 B1 轮融资，投资总额跨越 1 亿元，投资方包孕基石本钱、IDG、经纬创投以及安然创投。

作者： 年夜康健派编纂 来历： 本站原创 2017-10-19 16:07:20

雷锋网动静， 10 月 10 日，掌上糖医公布已经在 2016 年年头完成 B1 轮融资，投资总额跨越 1 亿元，投资方包孕基石本钱、IDG、经纬创投以及安然创投。这是掌上糖医对于外宣布的第 3 轮融资。掌上糖医暗示，其总估值已经经跨越 10 亿。

据先容，建立在 2014 年的掌上糖医，三年实现近 2 亿元的营收， 5 倍的用户增加，并已经于天下近 500家病院完成新产物 病院信息化 SaaS 平台 医汇 的接入。

掌上糖医在 2014 年景立，最初重要面向 C 端用户， APP 定位为基在糖尿病数据的康健办事治理平台。患者于糖医上记载自身康健数据、获取康健引导，慢慢改良本身的康健状态；入驻平台的病院团队经由过程可视化医疗康健年夜数据，为患者提供病情引导以及医治方案。

病院的信息化水平过低

雷锋网（公家号：雷锋网）相识到，掌上糖医的用户来历分为四种：安全公司、病院、线上线下的互助药店和部分互联网渠道的天然用户。于与病院的接触的历程中，他们发明病院对于在糖尿病患者的诊疗以及治理存于伟大的痛点。

起首，传统病院内，大夫、护士、患者三者之间的沟通，指令操作很是原始，许多都是纸质，效率很低，数据也没有记载；更别说沉痾患者回家后的数据同步和跟踪。 掌上糖医CEO匡明暗示，团队于相识这个问题后，决议进入慢病治理的主疆场 病院，啃下这块绕不开的 硬骨头 。

为何是 硬骨头 ？主导改造事情的 CTO 牧唐暗示 信息化水平过低！

是以，从 2016 年最先，掌上糖医于病院端提供信息化 SaaS 平台 医汇 ，实现全程数据化诊疗；并于家庭端链接病院数据，完成后续跟踪。

这一平台并不是是一个纯软件的平台。与智能互导模块 糖+ 的设计思绪一致，由一个智能硬件模块将传统医用血糖仪智能进级为 触控式智能血糖监测装备�����APP ，实现信息数据化收罗以及体系对于接。

雷锋网相识到，今朝，掌上糖医的病院 SaaS 开放平台借助模块化可定制布局，合用差别医疗机构的需求。体系可按照各病院事情流程自界说权限模块、安装定制化功效、与指定差别品牌的血糖仪装备完成适配，告竣从单科室到全院、从单一病院到分级诊疗的医联体、从自力体系到接入病院 HIS 等多模式数据互联治理以及同享界说，晋升总体的诊疗以及治理效率。

举例说，院方于安装完掌上糖医的 医汇 SaaS 体系后，经由过程适配指定的互助品牌血糖仪装备（掌上糖医可撑持病院市场使用的支流血糖仪，并完成其智能化改造及对于接），大夫可以借助体系给护士派发血糖丈量等 使命 。护士完成使命履行以及数据网络后，体系将主动同步并布局化出现数据成果，帮忙大夫完成诊断。

截止今朝，已经有近 500 家病院接入该体系，月处置惩罚数据已经达数万万条。

网络年夜量的医疗数据，经由过程算法对于年夜数据举行阐发，给病院治理者、大夫和护士输出辅助性的决议计划信息，才气从底子上帮忙医疗机构于医疗效果、病人保险、成本优化和病院体系治理效率上获得晋升。 掌上糖医 CEO 匡明向雷锋网暗示。

家庭端：链接病院数据，完成后续跟踪

病院的痛点解决了，但数据化的历程却远没有竣事。

最抱负的状况是，当患者出院之后，只需要于家中及时上传新的监测数据，就能够实现大夫长途监控。一旦发生求助紧急环境，实时提示危沉痾人采纳须要办法或者回病院就医。

匡明暗示，今朝从病院抵家庭的患者后续留存数据很不错，这也从侧面申明患者对于在产物的承认，和病院端对于在这一产物的强需求。截至 2017 年 10 月，于部门高渗入率的区域，公司的总体营业已经经实现了正向现金流，已经经完成为了营收均衡的方针。

匡明吐露，团队将来将从江浙沪几省，扩张到华中、华北、东北等多个区域。 2018 年，估计笼罩 1500 家病院，尤为是年夜量的头部病院。 北方更是重点的疆场。

下一步要做 AI 辅助诊断体系

拥有了不变的海量数据源，掌上糖医于 AI 智能医疗上的规划越发凸显。匡明暗示，由 SaaS 营业网络到的年夜量数据，正被团队运用到呆板进修中，并已经经开端构建出 AI 辅助诊断体系 。

匡明说， 原本大夫要看4～5张表才气下结论，但此刻经由过程布局化、联系关系化数据以后，间接的联系关系疾病成果就出来了，大夫只需要再确认就能够完成诊断。

匡明坦言，人工智能于医疗范畴今朝最火的是图象辨认，掌上糖医的 AI 辅助诊断体系 更多的是天然语义的辨认。于详细实行的历程中，差别在影像科的相对于自力，掌上糖医重要互助的心内科、内科等自己有必然的尺度化，掌上糖医拿到数据以后会做二次尺度化，并进一步挖掘使用。

人工智能于医疗的运用年夜逻辑是基本一致的，难的点于算法自己以及年夜数据的源头。 匡明暗示。

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