案例研究 | 10 February 2026
一家醫療保健公司如何利用人工智慧驅動的慢性病管理來改善患者療效並重獲市場信心
發佈者 : Ipseeta Dash
概述：
慢性病約佔全球醫療保健支出的72%。面對日益增多的慢性病病例，一家成立於2016年的德國數位健康公司致力於透過遠端監測、行動健康應用程式和人工智慧工具來改變慢性病護理模式，其目標疾病包括糖尿病、高血壓和慢性阻塞性肺病（COPD）。然而，儘管該公司已在市場上站穩腳跟，卻發現自己無法擴大營運規模，也無法持續吸引醫療服務提供者的興趣。
故事
從2018年到2020年，該公司股價從1,200萬歐元跌至350萬歐元。導致股價下跌的主要原因包括：數位化工作流程片段化、電子病歷（EHR）整合度有限、病患資料缺乏實際應用價值，以及人工智慧工具缺乏透明度和臨床醫生信任。用戶留存率下降，用戶成長停滯，市場信心減弱。因此，該公司意識到亟需變革，於2021年初與Research Nester接洽，尋求以數據驅動決策和端到端IT集成為核心的全面產品重塑。
挑戰
儘管提供了諸如以下尖端先進數位工具：
- 用於識別血糖和血壓的遠端監測設備
- 具備健康指導和藥物追蹤功能的行動應用程式
- 醫療保健專業人員的預測分析儀表板
該公司在醫院和基層醫療機構等臨床環境中的普及率很低。到2020年，僅有三家機構客戶簽約，進入市場三年後，活躍用戶僅12,000人。用戶流失率飆升至35%。醫生指出，缺乏互通性、可操作性資訊有限以及人工智慧演算法不透明是其主要缺陷。這些旨在賦能醫療團隊的工具卻未能充分利用、理解或信任。由於缺乏統一的、以臨床醫生為中心的生態系統，這些創新未能兌現其承諾。
我們的解決方案：
為了扭轉頹勢，Research Nester 啟動了自下而上的診斷階段，應用其專有的 HealthTech SWOT+ 框架，這是一種先進的方法，用於評估產品市場契合度、人工智慧準備情況、監管合規性和數位基礎設施成熟度。
已發現的關鍵差距：
- 沒有電子病歷整合：這些數位化解決方案與 Epic 和 Cerner 等主流平台不相容。
- 非結構化資料的使用：雖然收集了豐富的患者數據，但缺乏即時分析或模式識別能力。
- 通用人工智慧演算法：這些模型是基於過時且缺乏多樣性的資料集進行訓練的，這限制了其準確性和公平性。
- 沒有細分或個人化：該平台未能根據臨床風險或人口統計資料區分使用者旅程。
- 臨床醫生參與度不足：這些工具沒有為醫療保健提供者提供有意義的介面，降低了專業人員的接受度。
在充分了解這些系統性問題之後，Research Nester 制定了一項分兩階段進行的轉型策略，旨在將公司的慢性病護理平台重建為一個可擴展、智慧化且與醫療服務提供者一致的生態系統。
第一階段：建立統一的數位健康基礎設施
1. 無縫電子病歷整合：Research Nester協調開發了安全API，實現了穿戴式裝置和行動應用程式中病患資料的即時同步，直接匯入到現有醫院電子病歷系統中。這顯著提高了數據的臨床相關性，並改善了基於遠端患者數據的決策。
2. 集中式健康資料倉儲：我們建置了一個雲端原生資料倉，用於整合來自各種終端、設備、電子病歷、藥局和病患自述的資料。該系統具備強大的安全性和符合 GDPR 標準的協議，能夠實現以下功能：
- 歷史趨勢分析
- 可用於機器學習的資料集
- 簡化醫護人員和護理團隊的訪問流程
3.改進的使用者介面：使用者介面經過重新設計，旨在更好地服務患者和臨床醫生。患者可以獲得客製化的儀錶盤，用於追蹤目標和獲取健康建議。臨床醫生可以連接到預測面板，該面板會突出顯示高風險病例，並提供即時治療回饋。
第二階段：解鎖人工智慧驅動的慢性病照護智能
1. 增強預測智能：借助結構良好、可互通的數據，Research Nester 透過公私合作的歐洲項目，利用來自 10 萬多名患者的匿名記錄訓練人工智慧模型。這些模型可以：
- 預測潛在的住院病例
- 檢測藥物依從性問題
- 在預測糖尿病患者血糖事件方面，準確率達 82%
2. 高度個人化的數位化醫療解決方案：每位使用者都擁有量身定制的醫療服務流程，該流程會根據健康數據、生活方式選擇和特定疾病風險即時調整。人工智慧驅動的提醒機制鼓勵使用者提高依從性，及時介入，並改善生活方式。
3. 以臨床醫師為中心的AI輔助駕駛系統：為了重建醫病信任，Research Nester推出了一款決策支援系統－AI輔助駕駛工具，旨在增強而非取代醫師的判斷。其主要功能包括：
- 提早72小時識別健康惡化
- 可視化治療依從性趨勢
- 提出以證據為基礎的治療優化建議
這款工具注重透明度，使臨床醫生能夠了解人工智慧建議背後的動機，從而顯著提升了他們的信心和參與度。尤其值得一提的是，該平台不僅被譽為監測工具，更成為病人和醫護人員都信賴的決策支援和慢性病管理優化引擎。
成果
透過策略性IT整合和人工智慧部署，這家醫療保健公司實現了巨大的轉變。
指標 | 2020 年前 | 2023 年後 |
年收入 | 230萬歐元 | 1880萬歐元 |
活躍患者群體 | 11,000 名用戶 | 246,000 名用戶 |
機構客戶 | 4 | 40多家醫院和診所 |
流失率 | 36% | 7.9% |
臨床採納率 | 13% | 74% |
估價 | 340萬歐元 | 3700萬歐元 |
市場認可度：
- 獲獎：2023年歐盟數位療法卓越健康科技獎
- 認證：已取得 CE 認證，屬於 IIa 類醫療軟體設備
- 合作方：德國國家健康保險公司 (AOK)，開展慢性病護理報銷試點項目
是什麼促成了這個改變？
這家醫療保健公司從停滯不前到成為產業領導者的歷程，得益於策略規劃、深度技術整合以及以利害關係人為中心的創新。促成這成功轉型的四大支柱如下：
1. 建立以資料為中心的文化：公司在資料處理方式上發生了最深刻的轉變之一。過去那種被動、分散、依賴過時健康報告的流程，已經轉變為以即時分析為驅動、積極主動、洞察豐富的框架。在 Research Nester 的寶貴支持下，公司調整了策略，整合了來自電子健康記錄 (EHR)、穿戴式裝置、環境感測器和人口統計資料的持續資料流。這些資料流被整合到一個集中式的健康資料湖中，作為平台的核心分析工具。這一轉型使公司能夠：
- 及早發現公共衛生風險的跡象
- 基於模式識別制定介入策略
- 為臨床團隊和衛生當局提供即時、數據支援的決策。
透過將預測智慧融入營運的各個方面，該公司從數據收集發展到真正的健康智能管理。
2. 協調病患和醫護人員的優先事項：最初，產品開發各自為政，與平台使用者的實際體驗脫節。這導致產品開發成果與使用者真正需求之間存在不平衡。此次轉型改變了這種模式，轉向共同創造，並引入了包容性設計。公司投資於以下方面的回饋循環：
- 醫生和臨床醫生
- 患有慢性疾病的患者
- 醫療系統IT經理
- 流行病學家和護理協調員
這些合作為每個利害關係人量身定制了介面和工具：
- 臨床醫生可以透過智慧型儀錶板優先查看高風險患者資訊並做出臨床決策。
- 公共衛生部門獲得了用於疾病監測的地理空間地圖。
- 患者使用直覺的行動應用程序，該應用程式以易於理解的語言提供警報、目標追蹤和健康摘要。
這種參與式設計實現了各方之間的無縫數據互通性，提高了使用率、參與度和臨床相關性。
3. 使人工智慧實用且透明：在此之前，該公司的人工智慧能力僅限於傳統演算法，其輸出結果缺乏上下文推理。這種缺乏透明度阻礙了臨床醫生的信任和監管部門的批准。為了解決這個問題，Research Nester 在系統核心整合了可解釋人工智慧 (XAI)。新模型提供了：
- 對影響每項預測的因素有清晰的洞察
- 針對特定地區和人群的風險因素解釋
- 用於臨床審批的置信度評分及靈敏度設置
這個框架使臨床醫生和公共衛生官員能夠批判性地評估、解讀和改善人工智慧產生的輸出結果，而不是盲目地接受它們。因此，該平台從決策工具轉變為共同決策者，贏得了各級醫療專業人員的信任。
4. 面向未來的數位化支援：如此巨大的變革需要的不僅僅是分析和設計；它需要一個現代化、安全且合規的數位化基礎設施。為了滿足市場對模組化、雲端原生架構的需求，傳統的IT框架被拆除，從而確保公司實現指數級成長。主要更新包括：
- 向微服務遷移以促進敏捷開發
- 透過 FHIR 和 HL7 標準與主流 EHR 系統進行 API 級集成
- 實施符合 GDPR、NHS 和 ISO 27001 標準的企業級資料治理
- 自動化流水線實現持續交付，從而實現快速迭代和系統改進
結果立竿見影，顯而易見：
- 一年內，衛生區數量從2個增加到40多個。
- 正常運轉時間提升至 99.5%
- IT營運成本降低38%。
結論：數位慢性病照護的新基準
這不僅是一個技術升級的故事，更是未來醫療保健領域的藍圖。它旨在建立一個面向未來的模式，幫助不同的醫療系統適應不斷演變的疾病，並大規模地賦能醫護人員和患者。隨著醫療服務變得更加個人化、持續性和數據驅動，醫療機構必須採用能夠反映每位使用者真實體驗的整合系統。由於與 Research Nester 的合作，這家曾經步履維艱的新創公司不僅重獲新生，更蛻變為慢性病管理領域可升級、可互通的領導者。這家新創公司的復興證明，只要擁有正確的數據治理、以人為本的設計和透明的智能，就能夠重建信任、重奪市場地位，並提供更智能、更人性化的醫療服務。
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