• 个体化用药
    通过真实世界数据的多层次挖掘,获得影响药物作用的重要因素,构建实用性更强的个体化用药模型,基于患者的血药浓度检测、基因检测和血常规、生化等各类检验数据,协助医师/药师在最适的时间、对最适的患者、给予最适的药物和最适的剂量,避免或减少因个体差异导致的临床药物治疗风险事件的发生。

  • 合理用药
    基于医学知识图谱推理和真实世界数据挖掘相融合的多模态算法,构建合理用药智能审核模型,实现医嘱自动审查和医药信息在线查询,发现潜在的不合理用药问题并推荐合理用药方案,帮助医生、药师等临床专业人员在用药过程中及时有效地掌握和利用医药知识,预防药物不良事件的发生、促进临床合理安全用药。

  • 药物治疗管理
    依托药学知识图谱,实现药物治疗审核、监测药物相互作用和药品不良反应、向医师提供用药合理化建议、患者用药教育等。帮助患者提高用药依从性,消除由于患者原因导致的不合理用药事件发生。

  • 循证药学
    借助人工智能技术从大量临床研究中筛选出符合PICO原则的文献进行meta分析、系统综述,得出最佳结论,从而实现证据的快速生产、获取和转化应用。

  • 药物临床综合评价
    采集医院信息系统患者用药真实世界数据,生成研究队列,对药物的有效性安全性进行综合评价,并探索发现药品新的适应症。从个体角度,可对疗效进行预测,计算不良反应发生概率,给出个体化用药方案。从群体角度,对院内重点药物(抗菌药物、儿童药物等)的疗效进行长期、动态、全面、准确的监测。

  • 药物综合管理
    医院智能运营管理系统,为管理决策提供数据支持。并对医院药品供应链协同管理,形成的药品供应链规范药品采购交易行为,建立统一交易数据标准实现数据共享。实现对辖区内医疗机构药品的追溯分析,增强政府在药品采购中的科学监管。