五年融資6900萬美元，三位校友創業利用AI有效醫療控費，新冠預測工具效果顯著( 二 ) _健康小知識

2）減輕醫生負擔。通過減少不必要的步驟降低醫生疲勞，運用人工智能幫助醫生為臨床決策提供風險預測能力。
3）改善患者體驗。通過導航、分類和直觀地評估各類保健數字產品，以帶給患者就診更好的體驗感，在為其減少開支的同時獲取優質醫療服務。
為個人、供應商、雇主和政府
提供保健方案個性化定制
對于現代醫療系統而言，龐雜又精細的醫療系統常常使患者目眩神迷。對于不具備醫療知識的患者而言，準確判斷自我癥狀并決定就診地點是較為復雜的。 diagnosticrobotics通過對數百萬電子健康記錄數據以及大約2700萬人的患者記錄的學習中，搭建出一套算法，能夠無縫集成到患者旅程中的每一個步驟，協助患者判斷自我癥狀并排除健康風險因素。
diagnosticrobotics為四種人群準備了不同的方案，分別是個人、供應商、雇主和政府。
對于個人而言， diagnosticrobotics通過強大的AI算法自動預測和臨床評估重新構想個人如何獲得護理，為個人提供最佳的醫療保健方案，提高人口健康投資回報率。
這主要通過兩種方式實現，一是通過將個人與最有可能影響他們的干預措施相匹配，優化健康投資回報。換句話說，與商業計劃、醫療保險和醫療補助計劃開展合作， diagnosticrobotics為個人制定合適的保健方案，重點關注可能對其有效的計劃類型，比如護理管理、疾病管理、遠程監控和數字干預計劃等。通過有效的數字健康管理，個人每年預測可以節省160美元，人口健康投資回報率提高16倍。

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個人方案制定來源：diagnosticrobotics官網
二是基于人工智能的臨床評估。通過diagnosticrobotics人工智能分診平臺預測常規患者最有可能的病旅過程，將他們引導至最相關的就診地點，改善患者分診體驗。
據大額付款人的精算師分析，通過這樣的方法減少不必要的專家會診能夠為醫療系統每年節省1.7億美元到2.5億美元。更為重要的是，降低可避免的急診室使用率能夠為醫療系統節省出更多的醫療資源。
對于供應商而言， diagnosticrobotics使用基于AI的自動化臨床評估指引患者，使就診更加高效，同時監控患者的醫療惡化風險，并使相關護理組織、保險機構能夠主動管理患者的健康。
這種臨床分診通過輸入自動化醫療摘要和縮減不必要的其他常規流程來減少專業醫生的工作流程，同時與Epic、Cerner、AthenaHealth、Alls等公司合作，將數據收集到現有的EMR（計算機化病例系統）中，使用根據患者反應生成的圖標注釋草稿來預先填充就診記錄，減少醫生工作負擔。
【五年融資6900萬美元，三位校友創業利用AI有效醫療控費，新冠預測工具效果顯著】在臨床試驗環境中對系統進行評估后，減少醫生常規工作量30% ，患者滿意度達93% 。
對于雇主而言， diagnosticrobotics提供以AI為基礎的數字護理體驗，將臨床醫生的指導整合到雇主已有的福利生態中，推動公司醫療保健福利的完善。
通過對員工的健康管理，能夠提高員工忠誠度，減少缺勤，并減少可避免的醫療保健支出。為此， diagnosticrobotics開發了一個平臺，為員工提供經濟實惠的頂級護理以及全天候咨詢就診服務。

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diagnosticrobotics智能平臺，為員工提供就診咨詢來源：diagnosticrobotics官網
對于政府來說， diagnosticrobotics運用人工智能和機器學習的方法幫助地方政府進行人口健康管理，預測醫療惡化和進行慢性病管理。這可以實現保護醫護人員并減少病例數、降低各類藥物的管理風險，例如對阿片類藥物成癮的管理。