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3年實現2億營收,掌上糖醫宣佈完成B1輪過億融資

由 i黑馬 發表于 農業2022-01-14
簡介掌上糖醫的一位投資人表示:“掌上糖醫具有行業領先的技術優勢及清晰的戰略發展思路,在C端快速積累了大量基礎使用者之後,能及時延展至壁壘更高的醫學場景,透過SaaS系統解決醫院內部的效率痛點,提供診療系統的效率,並在一年內實現合作醫院規模化拓展

掌上糖醫怎麼刪除自己的資訊

i黑馬訊 10月10日訊息 5倍使用者增長,10倍收入增長,接近2億元營收,2017,掌上糖醫交出了一個漂亮的成績單。但人們並不知道締造這些光亮數字背後的秘密:一支強大的地面鐵軍,已在全國近500家醫院完成新產品——醫院資訊化SaaS平臺“醫匯”的深度接入。一個全新的戰場正在掌上糖醫的面前展開。

看到慢病患者從醫院到家庭,全週期、資料化的管理從理想變為現實,資本也願為“數字醫療”再次下注。基石資本,IDG,經緯創投,和平安創投近日對外宣佈,已於2016年年初完成掌上糖醫的B1輪融資,投資總額超過1億元。

掌上糖醫成立於2014年, APP定位為基於糖尿病資料的健康服務管理平臺。具體而言,患者在糖醫上記錄自身健康資料、獲取健康指導,逐步改善自己的健康狀況;入駐平臺的醫院團隊得以透過視覺化醫療健康大資料,為患者提供更高效、更精準的病情指導和治療方案。

但在2016年,醫院地推團隊在和醫院接觸的過程中發現,醫院對於糖尿病患者的診療和管理存在巨大的痛點。

“首先,傳統醫院內,醫生、護士、患者三者之間的溝通,指令操作非常原始,很多都是紙質,效率很低,資料也沒有記錄;更別說重病患者回家後的資料同步以及跟蹤。”掌上糖醫CEO匡明說,團隊在瞭解這個問題後,下決心進入慢病管理的主戰場——醫院,啃下這塊繞不開的“硬骨頭”。

為什麼是“硬骨頭”?主導改造工作的CTO牧唐最有發言權——“資訊化程度太低!”

從遭遇古董一般的Windows95系統,遭遇各種不同版本HIS/LIS系統和差異化的資料格式,到與醫院複雜的內部流程過招,掌上糖醫的技術團隊在克服了一個又一個突發狀況後,終於為華東地區的醫院完成平臺適配。“可以說,大家能想象的到的問題,我們都遇到了!”

目前,掌上糖醫的醫院 SaaS 開放平臺搭乘模組化可定製結構,適用不同醫療機構的不同需求。系統可根據各醫院工作流程自定義許可權模組、安裝定製化功能、與指定不同品牌的血糖儀裝置完成適配,達成從單科室到全院、從單一醫院到分級診療的醫聯體、從獨立系統到接入醫院HIS等多模式資料互聯管理和共享定義,系統性提升整體的診療和管理效率。

舉例來說,院方在安裝完掌上糖醫的“醫匯“SaaS系統後,透過適配指定的合作品牌血糖儀裝置(掌上糖醫可支援醫院市場使用的主流血糖儀,並完成其智慧化改造及對接),醫生可以藉助系統給護士派發血糖測量等“任務”。護士完成任務執行和資料收集後,系統將自動同步並結構化呈現資料結果,以幫助醫生高效地完成診斷。

在這一過程中,診療過程愈加標準化、資訊化、智慧化、流程化,醫院更可在視覺化資料分析的幫助下,持續提升單個患者乃至整體診療效果。對於每天要面對百餘號病人的中國醫生來說,無疑是一件可以大大提高日常工作效率的事。

官方資料顯示,截止目前,已有近 500 家醫院接入的該系統,月處理資料已達數千萬條。

“收集全面的醫療資料,透過獨特演算法對大資料進行分析,給醫院管理者、醫生以及護士輸出輔助性的決策資訊,才能從根本上幫助醫療機構在醫療效果、病人安全、成本最佳化以及醫院系統管理效率上得到提升。”掌上糖醫CEO 匡明介紹道。

醫院的痛點解決了,但資料化的過程卻遠沒有結束。

最理想的狀態是,當患者出院以後,只需要在家中實時上傳新的監測資料,就可以實現醫生遠端監控。一旦發生危急情況,方可及時提醒危重病人採取必要措施或回醫院就診。目前,掌上糖醫正在積極推進從醫院到家庭端這部分服務的延伸。

匡明表示,在一些高滲透率的區域,掌上糖醫的整體業務已經形成了正向的現金流。團隊未來將從江浙滬幾省,擴張到華中,華北,東北等多個區域。2018年,預計覆蓋1500家醫院,尤其是大量的頭部醫院。“北方更是重點的戰場。”

接下來,掌上糖醫還將繼續最佳化醫匯 SaaS 開放平臺的硬體裝置,同時,隨著與傳統血糖儀廠家合作的更深入開展,系統在醫院的鋪設也將大幅增速,以進一步拉昇這一開放式院內管理系統的相容性和資料處理能力。

掌上糖醫的一位投資人表示:“掌上糖醫具有行業領先的技術優勢及清晰的戰略發展思路,在C端快速積累了大量基礎使用者之後,能及時延展至壁壘更高的醫學場景,透過SaaS系統解決醫院內部的效率痛點,提供診療系統的效率,並在一年內實現合作醫院規模化拓展,完成 B 端護城河的構築。本次業務延展進一步打開了公司的業務空間上限。”

擁有了穩定的海量資料來源,掌上糖醫在整個AI智慧醫療上的野心更加凸顯。匡明表示,由SaaS業務收集到的大量資料,正被團隊應用到機器學習中,並已經初步構建出“AI輔助診斷系統”。

“原本醫生要看4~5張表才能下結論,但現在透過結構化、關聯化資料之後,直接的關聯疾病結果就出來了,醫生只需要再確認就可以完成診斷。”匡明說,我們希望未來能成為中國超過4億慢病患者以及所有慢病醫生的終身智慧資料平臺。人工智慧應用在現實的醫學診療中,將很快就可以變成現實。

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