“腫瘤、慢性病等治療成本和收益較高的疾病，在我國現(xiàn)階段的醫(yī)療大背景下備受重視，而一些參與保證醫(yī)療質(zhì)量和患者安全的醫(yī)院基礎(chǔ)性科室則一直處于邊緣，被忽視、被忘記。院感科、感染科、發(fā)熱門診等科室便是如此。這次新冠疫情的爆發(fā)，將這一大短板充分地暴露了出來?！?/p>
2015年，利連認(rèn)知?jiǎng)?chuàng)始人牛耀軍還是IBM的一位高管。在與國內(nèi)頂級(jí)三甲醫(yī)院的合作過程中，他察覺了這一現(xiàn)象。他發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)醫(yī)院感染事件多發(fā)，術(shù)中術(shù)后產(chǎn)生的交叉感染導(dǎo)致患者術(shù)后愈合效果不佳，甚至?xí)霈F(xiàn)生命危險(xiǎn)。
醫(yī)療行業(yè)中可觀的商業(yè)機(jī)會(huì)和成長空間，再加上對國內(nèi)醫(yī)療市場極高的熟悉程度，以及對國內(nèi)醫(yī)療質(zhì)量及患者安全環(huán)境的擔(dān)憂，他放棄了IBM的高薪和良好待遇，拉上一群志同道合的伙伴，選擇了一種更容易獲得成就感的活法：創(chuàng)業(yè)。
2016年底，上海利連信息科技有限公司（簡稱：利連認(rèn)知）在上海成立，并于2018年分別在北京和成都成立了分公司。
2003年是我國感染性疾病學(xué)科發(fā)展史上的一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)。非典過后，我國感染性疾病科和感控科室的建設(shè)開始啟動(dòng)。但遺憾的是，僅過去三年，相關(guān)建設(shè)又逐漸沉寂了下來。在之后的十幾年，盡管不斷有嚴(yán)重的院感事件爆發(fā)，但感染性疾病科和感控基本上淪為了“邊緣科室”。直到此次新冠疫情的來襲，讓感染性疾病及院感再次占據(jù)了C位。
“此次疫情對我國的感染性疾病、感控以及公共衛(wèi)生的影響力遠(yuǎn)超于非典?！迸Ｒ娬J(rèn)為，疫情促使感染性疾病及醫(yī)院感控管理進(jìn)入“大感控”時(shí)代：從院內(nèi)感染管理向更廣泛的感染性疾病全程化、同質(zhì)化管控方向發(fā)展。
感染性疾病指由微生物（細(xì)菌、病毒、真菌）和寄生蟲感染人體后，機(jī)體組織細(xì)胞受到不同程度的損害并出現(xiàn)一系列的臨床癥狀和體征。感染性疾病由于疾病本身的感染傳播特性往往給臨床醫(yī)生和醫(yī)療機(jī)構(gòu)帶來巨大的挑戰(zhàn)和壓力，若診治不當(dāng)或延誤診治則愈后不佳。
世界衛(wèi)生組織于2018年發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2016年全球前十位的死亡原因中，感染性疾病占了三位（下呼吸道感染、腹瀉病、結(jié)核?。?。相關(guān)研究顯示，30％的癌癥由感染引發(fā)，50％＋的癌癥患者死于重癥感染超級(jí)細(xì)菌。感染性疾病相關(guān)的抗生素濫用錯(cuò)用泛濫將導(dǎo)致無藥可用。
我國在感染性疾病診治方面基礎(chǔ)比較薄弱，很多醫(yī)院還沒有專門的感染病科，各科醫(yī)生的感染病知識(shí)也比較陳舊，與國際水平有較大差距。由于醫(yī)療機(jī)構(gòu)中感染專業(yè)人員及相關(guān)知識(shí)匱乏，對抗菌藥物合理應(yīng)用的相關(guān)知識(shí)及技術(shù)未掌握，在抗感染診療中經(jīng)常出現(xiàn)“治療過度，診斷不足”的問題。
感染性疾病診斷、治療、耐藥緊密聯(lián)動(dòng)“此消彼長”，精準(zhǔn)及時(shí)的監(jiān)測預(yù)警、同質(zhì)化診療成為難題。針對上述問題，迫切需要借助人工智能技術(shù)提供感染性疾病預(yù)警、診療輔助以及抗菌藥精準(zhǔn)使用的決策支持，幫助各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)，尤其是基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)提升復(fù)雜難治感染的診治能力，提高抗菌藥物應(yīng)用和管理水平，提升對耐藥菌和醫(yī)院感染的專業(yè)化防控能力，增加對突發(fā)或重大感染事件的綜合處置能力。
臨床決策支持（CDS）是同質(zhì)化提升診療水平的最佳手段。傳統(tǒng)指南在臨床實(shí)踐中的依從性較低，難以有效同質(zhì)化提升診療水平。相關(guān)研究顯示，從臨床指南到臨床實(shí)踐同質(zhì)化應(yīng)用平均需要10年以上時(shí)間。因此，通過智能化的臨床決策支持系統(tǒng)（CDSS）為醫(yī)護(hù)人員的診療活動(dòng)提供智能化決策支持，是提高醫(yī)護(hù)質(zhì)量、保障患者安全、實(shí)現(xiàn)診療水平同質(zhì)化提升的最佳手段。2018年，美國74％的醫(yī)療機(jī)構(gòu)采用CDSS改善臨床質(zhì)量，平均每年可為每家醫(yī)院節(jié)省四百萬美元。
感染性疾病CDSS的難點(diǎn)在于感染性疾病譜廣，涉及患者數(shù)據(jù)維度高，相關(guān)科室眾多且使用場景復(fù)雜。利連認(rèn)知利用人工智能技術(shù)，深度挖掘臨床數(shù)據(jù)價(jià)值，以感染性疾病CDS為切入點(diǎn)提供智能化解決方案。
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