在计算机技术普及之前，医护人员必须在一个极大的黑板上手动管理病人的就诊记录，整个搜集和整理患者数据的过程不仅花费医护人员大量时间，还更容易造成错误。另外，医生分析海量数据是一个艰巨的任务，除了由于主观因素造成的失误之外，在当下医护资源短缺的情况下还不会激化就医难、就诊快的社会问题。拍摄地匈牙利大城布达佩斯的一家医院因此，搜集、存储、标准化医学记录——这是改革现有医疗体系的第一步。整理和精简医学记录也是人工智能在医学上最少见的应用于。

在医疗保健领域，人工智能可以替换医护人员反复、单调却又耗时的数据搜集整理及分析等工作，协助医疗专业人员设计完备的化疗方案，为每个病人寻找最合适的方法，同时也为医生和护士节约了大量宝贵的时间。CloudMedxInc提高患者旅程CloudMedxInc公司是一家正式成立于2014年的医疗身体健康数据搜集和分析服务提供商，总部坐落于加州PaloAlto。

CloudMedX牵头创始人兼任首席执行官TashfeenSuleman谈及公司最初正式成立原因：“我父亲患上硬脑膜下血肿，但医生没及时发现并化疗，造成他最后转入昏倒状态。为了存活，我父亲被迫拒绝接受应急手术以及长达6个月的艰苦康复化疗。

虽然他现在早已几乎康复了，但我们对这段经历深感愤慨并指出有适当创建一个系统，搜集分析病人的数据，可供医生用于，及时临床以挽回生命，为其他病人带给福音，这也是创立CloudMedx的想法。”CloudMedx是一个为医疗保健的组织获取基于大数据的统合和决策辅助的平台。从众多医院动态搜集有所不同病患的数据，经处置分析后向医疗机构获取合乎HIPAA（身体健康保险流通与责任法案）的身体健康预测和分析结果。CloudMedx将完整病患数据加以分析，体现出有一些病症的发展趋势、再次发生模式、偏差，并预测可能性结果，从而为临床化疗和早期检测临床获取十分有糅合意义的参照。

Tashfeen在拒绝接受专访时说：“我们让医生新的沦为医生而不是数据输出人员，我们期望需要减免医务人员在其专业领域以外的开销。CloudMedx的主要市场是医生的组织，如有信誉的医疗的组织（ACOs），医师医院牵头的组织（PHOs），独立国家医师协会（IPAs）以及合格的医疗保健中心，我们的重点是减少患者的再行入院亲率。”CloudMedx平台及其工作流程CloudMedx正在创建一个前所未有的临床人工智能平台。该平台用于特定于医疗保健领域的NLP和机器学习算法，将算法和大数据架构融合一起，利用NLP算法来解读主流医疗机构获取的上千万份病例数据，其中包括各种各样的结构化和非结构化数据，将这些数据存储在临床工作流程中，最后分解医疗信息，为医疗机构获取辅助决策方案。

CloudMedx平台利用了近期的临床算法，机器学习技术，高级自然语言以及专有的临床经验来提高病人的就诊旅程，为病人获取个人就诊记录、疾病临床史、患病者特征统计资料、医学发展进程以及风险分析。平台工作流程所含三个步骤：Step1：上载数据：从各EMRs（电子病历系统）、实验室、医疗设备等中提供结构化和非结构化数据。Step2：AI平台开始工作：融合有数算法模型对患者上载的数据展开分析。

Step3：获取结果及解决方案：为患者和医生获取分析结果和临床建议。对消费者来说这是一个一站式的服务，他们需要动态监测并掌控自己的健康状况。

平台具备三大特征：动态提供所有临床数据；个性化的医疗结果和建议：只针对个人；全面的临床分析结果：融合相近临床患者的仔细观察结果。当一个病人来就医时，医生将采访的信息上传遍HER（电子身体健康记录），然后病人的数据就不会被传送给CloudMedx平台，对于病人来说，CloudMedx平台得出结论的结果信息可以通过智能手机应用程序获取给病人，因此病人可以更为便利地取得自己的医疗记录。

对于CloudMedx的临床合作伙伴来说，他们可以从CloudMedx得出结论的数据中取得有意义的动态看法，比如，CloudMedx平台内部算法能根据患者住院的情况，展开再行入院预测，提高患者的肾功能，数据表明，该平台协助医院减少30％的新的住院亲率。新的入院往往意味著再次发生二次病毒感染、发作等情况。CloudMedx平台两大分析工具1、ClinicalAnalyzer（临床用分析仪）：临床用分析仪分析病人的医疗记录，为临床医生、护士和前线工作人员获取提高病人身体健康的建议。

例如，当患者或医疗人员输出“高血压”或“HTN”之类的临床词时，CloudMedx的临床用分析仪不会自动检测到数据，并立刻将其用作：a．记录该类疾病的ICD－10码（国际疾病分类第10版）；b．利用该算法计算出来高血压患病风险几率；c．回到病人有其他涉及疾病的概率（如体重增加和糖尿病）；d．根据他／她的整个病史，为病人获取化疗途径和化疗进展。用临床用分析仪，临医生不必须必要对病人的病史等展开告知，为临床和化疗节省时间，其次，很多病人对自己的身体状况理解不做到，常常得出错误的信息，最后对医生的临床结果产生影响。2、TheCodingAnalyzer（编码分析仪）：编码分析仪主要被用作以下几个方面：a．挖出简单的结构化和非结构化数据；b．用于NLP和机器学习算法从数据中取得看法；c．为程序员和医疗信息提供者获取相连工具。

为医生、患者和APIs合作伙伴带给福音CloudMedx系统的服务对象分别为医生、患者和APIs合作伙伴。1、医生——通过观察病人的疾病史等为其获取更加全面的化疗CloudMedx敏锐地意识到在医疗信息系统中追踪患者化疗结果的挑战和制约因素，其平台容许展开预测性和规范性分析，并通过涉及数据制订明智的结果建议。利用预测性风险分析，CloudMedx协助医生辨识那些正处于危险性状态的人，协助他们挽回风险。

2、患者——能更佳的追踪自身身体健康数据，决定更加合理的生活方式CloudMedx的分析平台与实验室、药房和医院统合，以提供涉及的临床信息，然后与所有的医疗保健参与者共享。3、APIs合作伙伴——通过APIs（编程模块）在他们现有的设施中用于CloudMedx平台对于科技公司（医疗IT供应商、设备制造商、应用程序开发人员等）来说，CloudMedx的APIs可以将该平台必要构建到他们的数据库或EHRs中，这样CloudMedx平台分析出有的结果就可以在其现有的基础设施中加以表明，如临床术语、患者风险、疾病进展等。被腾讯看上的创业公司医疗保健市场的人工智能从类型上被区分为硬件、软件和服务，目前软件在医疗保健市场占有了仅次于份额。

从技术上被区分为深度自学、查询方法、自然语言处置（NLP）和环境感官处置，NLP目前在人工智能技术领域占据仅次于的市场份额。从应用于上，又被细分为患者数据和风险分析、生活方式管理和监测、仪器医学、住院治疗和医院管理、医学光学和临床、药物找到、虚拟世界助手、可穿着设备以及实验室研究，其中患者数据和风险分析应用程序在2016－2017年间占有了仅次于的市场份额。CloudMedx顺应医疗人工智能的发展热潮，用于NPL和深度自学技术，应用于到患者数据分析和风险分析中，在医疗人工智能市场上，将和IBM（美国国际商用机器公司）、英伟达、微软公司、英特尔、DeepGenomics、西门子医疗、美国通用电气、谷歌、杜邦、美敦力等公司联合推展全球医疗人工智能市场的发展。从2014年8月正式成立以来，CloudMedx共展开了三轮融资，2015年3月取得PalmDriveCapital第一轮种子轮融资，明确金额并未透露；2015年5月获得第二轮种子轮融资，明确金额并未透露，其中腾讯是八个参投方之一；2017年5月，再行获得420万美元风险融资。

2017年，CloudMedx转入2017“AI100企业”榜单，此次票选，CBInsights的研究团队基于各个公司递交的数据和企业Mosaic分数（Mosaic是一个由美国国家科学基金会资助的算法，需要预测公司未来发展并对其评分）票选出有了2017AI100获奖者，本次评选活动有多达1650家公司申请人了，最后只有6％被顺位。目前CloudMedx相容主流的18家HER系统，在动态的病人信息警告，风险管控等方面给医疗机构获取智能化看法。旧金山加州大学整形外科系由的医学博士StefanoBini在专访中谈及：“我们仍然期望能将患者报告的结果、电子医疗记录的数据和患者配戴的传感器数据融合一起全面理解患者的情况，为此，我们与CloudMedx合作，因为他们可以分析处置大量的数据，并为我们获取患者不道德的预测性看法。

”TashfeenSuleman：“我们的平台早已证明需要大大减少再度入院（每年要花费250亿美元，其中170亿美元几乎可以防止）的几率，协助医生立刻辨识高危患者，这是一个有重大意义的突破，因为这些患者一旦因为并未及时化疗而最后转入急诊室，其危险度就不会显得无法想象，医疗费用也不会大幅度下降，我们协助医生辨识这些病人并更佳地照料他们。这也是为什么如今病人更加习惯于用于医院内的各先进设备技术的原因，他们想动态采访自己的临床数据，而我们的患者门户容许他们他们做这一点，他们能随时随地查阅自己的数据。

但令人吃惊的是，在当今这个时代，病人的就诊记录依然是基于纸张的，病人就诊时需随身携带着大量医疗记录，也是CloudMedx企图在以后解决问题的一件事——即设备之间的几乎互操作性和数据的互相交换，以符合患者的市场需求。

本文来源：尊龙凯时人生就是博-www.tiezong.net