实时图计算赋能健康医疗管理

Ultipa 2022-08-09

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结合用户的年龄、性别、身高、体重等因素，从医学实践中的诊疗数据和临床教材资料中抽取目标数据，并进行数据转换及数据变形，通过高并发的方式加载进入图存储引擎，保留了数据之间的相互关系，形成医疗图数据库。

目前，将既往的体检报告数据、用户的诊疗数据及个人的健康数据进行有机结合，形成动态健康档案，并通过医疗图数据库知识图谱的逻辑路径运行数据，对已形成的数据集进行实时计算、增删改查、算法迭代等来操作实现医疗管理图中台以及应用层的医疗业务，使精确医学成为可能。

此外，通过使用实时神经形态（类脑）的深度图计算方法，医疗专业人员可以快速构建、更新实时疾病评估知识图谱，添加新的风险因素或以白盒化可解释的方式调整任何因素的权重，并在任意数量的因素之间寻找因果路径或网络。

健康管理之痛点

健康管理目前存在的痛点有哪些？

1.传统的服务模式质量差

缺乏优秀的专业人才，管理方案不专业，主观意思判断，没有科学依据，无标准化服务，可信度低；健康危险因素与管理无跟踪，精准医疗程度不高，无法实现对用户进行精准个性化、动态化、实时化的健康管理。

2.传统的管理模式效率低

医资力量有限，人力成本高，无法满足更多的就医需求；医护人员精力有限，只能同时管理有限的用户或慢病患者，健康服务供给不足与需求增长之间矛盾的痛点突出。

3.传统的信息化程度不高

大多采用人工记录的方式，客户的健康数据容易丢失；无法有效利用积累多年、数量庞大的健康医疗数据；Ultipa实时、高并发的图计算与存储引擎的应用使医疗管理图谱构建更灵活、强大，具有精准科学计量、实时化监测分析、多模式可视化等特点，通过高密度并发算力为服务更多的医疗管理提供更强有力的支撑，对推进医疗管理系统的完善、标准化、个性化及快速迭代提供了坚实的基础。

医生：“外脑”辅助系统

UItipa实时图计算相当于医生的 “外脑”辅助系统，是新一代健康大数据关系图谱与实时图计算相结合的平台，可以在毫秒内进行多维度、多模态的数据融合、挖掘、关联、认知、计算，使报告分析全面、多维、随查随测，完全实现了健康管理服务的智能化。在面对“需方无限性与供方有限性”的矛盾，该技术的特性具备效率更高、成本更低，并且能触达到全人群的新服务模式的特点。在健康管理的应用上，借助高性能图计算引擎驱动的知识图谱的实时推理、自动针对用户健康状况实时更新针对用户的健康管理方案，实现了系统的高度灵活性、个性化以及对外输出服务的能力大幅提升，进而可推进慢病管理、健康管理系统的迭代、完善，提升服务品质，增强用户粘性。

医院：精准管理，让患者感受到获得感

如何让客户（病患）切实感受到健康体检的价值，诸如医院如何更好地为他们进行精准体检医疗，如何能够让他们在体检过程中有“服务感”“获得感”，如何平衡好体检管理中心内部的医资力量和客户需求……

UItipa实时图计算技术可以大大提升健康管理服务人员的工作效率，例如缺乏AI引擎辅助的机构，每名医护人员或健康管理师可以同时管理200名用户或慢病患者，而增加AI引擎辅助的医护人员可以同时管理2000名用户或患者，且大幅度提升健康管理整体效果，此外，还能调动全机构的各项资源，不仅为健康管理机构增加新的服务内容、增进用户粘度，同时可以为用户或患者提供真正的健康管理服务闭环。

患者：精准医疗，个性化健康管理

CDM（慢性疾病管理）长期以来一直是医疗服务提供者、患者和医院面临的挑战和痛点，而健康管理的目的就是把被动的疾病治疗变为主动的自我健康监测。但是没有个性化CDM，患者将无法实现理想中的疾病管理成效，医院和服务提供商也很难满足患者的需求。

实时图计算技术可以通过个性化CDM的要点，进行数据和逻辑的统一。特别是针对患者本人的多维医疗数据，通过图技术揭示出病患身体状况与各种指标之间的相互关联，并抓住影响健康的关键因素，为用户的健康管理提供参考依据。同时，也可以在AI健康管理界面，由医生为患者推出针对性的健康管理解决方案，使得健康管理场景变得即时、高频、个性化。