案例研究 | 10 February 2026
一家医疗保健公司如何利用人工智能驱动的慢性病管理来改善患者疗效并重获市场信心
发布者 : Ipseeta Dash
概述：
慢性病约占全球医疗保健支出的72%。面对日益增多的慢性病病例，一家成立于2016年的德国数字健康公司致力于通过远程监测、移动健康应用程序和人工智能工具来改变慢性病护理模式，其目标疾病包括糖尿病、高血压和慢性阻塞性肺病（COPD）。然而，尽管该公司已在市场上站稳脚跟，却发现自己无法扩大运营规模，也无法持续吸引医疗服务提供商的兴趣。
故事
从2018年到2020年，该公司股价从1200万欧元跌至350万欧元。导致股价下跌的主要原因包括：数字化工作流程碎片化、电子病历（EHR）集成度有限、患者数据缺乏实际应用价值，以及人工智能工具缺乏透明度和临床医生信任。用户留存率下降，用户增长停滞，市场信心减弱。因此，该公司意识到亟需变革，于2021年初与Research Nester接洽，寻求以数据驱动决策和端到端IT集成为核心的全面产品重塑。
挑战
尽管提供了诸如以下尖端先进数字工具：
- 用于识别血糖和血压的远程监测设备
- 具备健康指导和药物追踪功能的移动应用程序
- 面向医疗保健专业人员的预测分析仪表板
该公司在医院和基层医疗机构等临床环境中的普及率很低。到2020年，仅有三家机构客户签约，进入市场三年后，活跃用户仅为12000人。用户流失率飙升至35%。医生们指出，缺乏互操作性、可操作性信息有限以及人工智能算法不透明是其主要缺陷。这些旨在赋能医疗团队的工具却未能得到充分利用、理解或信任。由于缺乏统一的、以临床医生为中心的生态系统，这些创新未能兑现其承诺。
我们的解决方案：
为了扭转颓势，Research Nester 启动了自下而上的诊断阶段，应用其专有的 HealthTech SWOT+ 框架，这是一种先进的方法，用于评估产品市场契合度、人工智能准备情况、监管合规性和数字基础设施成熟度。
已发现的关键差距：
- 没有电子病历集成：这些数字化解决方案与 Epic 和 Cerner 等主流平台不兼容。
- 非结构化数据的使用：虽然收集了丰富的患者数据，但缺乏实时分析或模式识别能力。
- 通用人工智能算法：这些模型是基于过时且缺乏多样性的数据集进行训练的，这限制了其准确性和公平性。
- 没有细分或个性化：该平台未能根据临床风险或人口统计数据区分用户旅程。
- 临床医生参与度不足：这些工具没有为医疗保健提供者提供有意义的界面，降低了专业人员的接受度。
在充分了解这些系统性问题之后，Research Nester 制定了一项分两阶段进行的转型战略，旨在将公司的慢性病护理平台重建为一个可扩展、智能化且与医疗服务提供者相一致的生态系统。
第一阶段：建立统一的数字健康基础设施
1. 无缝电子病历集成：Research Nester协调开发了安全API，实现了可穿戴设备和移动应用程序中患者数据的实时同步，直接导入到现有医院电子病历系统中。这显著提高了数据的临床相关性，并改进了基于远程患者数据的决策。
2. 集中式健康数据仓库：我们构建了一个云原生数据仓库，用于整合来自各种终端、设备、电子病历、药房和患者自述的数据。该系统具备强大的安全性和符合 GDPR 标准的协议，能够实现以下功能：
- 历史趋势分析
- 可用于机器学习的数据集
- 简化医护人员和护理团队的访问流程
3.改进的用户界面：用户界面经过重新设计，旨在更好地服务于患者和临床医生。患者可以获得定制化的仪表盘，用于追踪目标和获取健康建议。临床医生可以连接到预测面板，该面板会突出显示高风险病例，并提供实时治疗反馈。
第二阶段：解锁人工智能驱动的慢性病护理智能
1. 增强预测智能：借助结构良好、可互操作的数据，Research Nester 通过公私合作的欧洲项目，利用来自 10 万多名患者的匿名记录训练人工智能模型。这些模型可以：
- 预测潜在的住院病例
- 检测药物依从性问题
- 在预测糖尿病患者血糖事件方面，准确率达到 82%
2. 高度个性化的数字化医疗解决方案：每位用户都拥有量身定制的医疗服务流程，该流程会根据健康数据、生活方式选择和特定疾病风险实时调整。人工智能驱动的提醒机制鼓励用户提高依从性，及时进行干预，并改善生活方式。
3. 以临床医生为中心的AI辅助驾驶系统：为了重建医患信任，Research Nester推出了一款决策支持系统——AI辅助驾驶工具，旨在增强而非取代医生的判断。其主要功能包括：
- 提前72小时识别健康状况恶化
- 可视化治疗依从性趋势
- 提出基于证据的治疗优化建议
这款工具注重透明度，使临床医生能够了解人工智能建议背后的动机，从而显著提升了他们的信心和参与度。尤其值得一提的是，该平台不仅被誉为监测工具，更成为患者和医护人员都信赖的决策支持和慢性病管理优化引擎。
结果
通过战略性IT整合和人工智能部署，这家医疗保健公司实现了巨大的转变。
指标 | 2020 年前 | 2023 年之后 |
年收入 | 230万欧元 | 1880万欧元 |
活跃患者群体 | 11,000 名用户 | 246,000 名用户 |
机构客户 | 4 | 40多家医院和诊所 |
流失率 | 36% | 7.9% |
临床采纳率 | 13% | 74% |
估值 | 340万欧元 | 3700万欧元 |
市场认可度：
- 获奖：2023年欧盟数字疗法卓越健康科技奖
- 认证：已获得 CE 认证，属于 IIa 类医疗软件设备
- 合作方：德国国家健康保险公司 (AOK)，开展慢性病护理报销试点项目
是什么促成了这一改变？
这家医疗保健公司从停滞不前到成为行业领导者的历程，得益于战略规划、深度技术整合以及以利益相关者为中心的创新。促成这一成功转型的四大支柱如下：
1. 建立以数据为中心的文化：公司在数据处理方式上发生了最深刻的转变之一。过去那种被动、碎片化、依赖过时健康报告的流程，已经转变为以实时分析为驱动、积极主动、洞察丰富的框架。在 Research Nester 的宝贵支持下，公司调整了战略，整合了来自电子健康记录 (EHR)、可穿戴设备、环境传感器和人口统计数据的持续数据流。这些数据流被整合到一个集中式的健康数据湖中，作为平台的核心分析工具。这一转型使公司能够：
- 及早发现公共卫生风险的迹象
- 基于模式识别制定干预策略
- 为临床团队和卫生当局提供实时、数据支持的决策。
通过将预测智能融入运营的各个方面，该公司从数据收集发展到真正的健康智能管理。
2. 协调患者和医护人员的优先事项：最初，产品开发各自为政，与平台用户的实际体验脱节。这导致产品开发成果与用户真正需求之间存在不平衡。此次转型改变了这种模式，转向共同创造，并引入了包容性设计。公司投资于以下方面的反馈循环：
- 医生和临床医生
- 患有慢性疾病的患者
- 医疗系统IT经理
- 流行病学家和护理协调员
这些合作为每个利益相关者量身定制了界面和工具：
- 临床医生可以通过智能仪表盘优先查看高风险患者信息并做出临床决策。
- 公共卫生部门获得了用于疾病监测的地理空间地图。
- 患者使用直观的移动应用程序，该应用程序以易于理解的语言提供警报、目标跟踪和健康摘要。
这种参与式设计实现了各方之间的无缝数据互操作性，提高了使用率、参与度和临床相关性。
3. 使人工智能实用且透明：此前，该公司的人工智能能力仅限于传统算法，其输出结果缺乏上下文推理。这种缺乏透明度阻碍了临床医生的信任和监管部门的批准。为了解决这个问题，Research Nester 在系统核心集成了可解释人工智能 (XAI)。新模型提供了：
- 对影响每项预测的因素有清晰的洞察
- 针对特定地区和人群的风险因素解释
- 用于临床审批的置信度评分及灵敏度设置
这一框架使临床医生和公共卫生官员能够批判性地评估、解读和改进人工智能生成的输出结果，而不是盲目地接受它们。因此，该平台从决策工具转变为共同决策者，赢得了各级医疗专业人员的信任。
4. 面向未来的数字化支持：如此巨大的变革需要的不仅仅是分析和设计；它需要一个现代化、安全且合规的数字化基础设施。为了满足市场对模块化、云原生架构的需求，传统的IT框架被拆除，从而确保公司实现指数级增长。主要更新包括：
- 向微服务迁移以促进敏捷开发
- 通过 FHIR 和 HL7 标准与主流 EHR 系统进行 API 级集成
- 实施符合 GDPR、NHS 和 ISO 27001 标准的企业级数据治理
- 自动化流水线实现持续交付，从而实现快速迭代和系统改进
结果立竿见影，显而易见：
- 一年内，卫生区数量从2个增加到40多个。
- 正常运行时间提升至 99.5%
- IT运营成本降低38%。
结论：数字慢性病护理的新基准
这不仅仅是一个技术升级的故事，更是未来医疗保健领域的蓝图。它旨在构建一个面向未来的模式，帮助不同的医疗系统适应不断演变的疾病，并大规模地赋能医护人员和患者。随着医疗服务变得更加个性化、持续性和数据驱动，医疗机构必须采用能够反映每位用户真实体验的集成系统。得益于与 Research Nester 的合作，这家曾经步履维艰的初创公司不仅重获新生，更蜕变为慢性病管理领域可升级、可互操作的领导者。这家初创公司的复兴证明，只要拥有正确的数据治理、以人为本的设计和透明的智能，就能够重建信任、重夺市场地位，并提供更智能、更人性化的医疗服务。
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