掌上糖医CEO匡明
5倍的用户增长，10倍的收入增长，接近2亿元的营收，盘点2017，掌上糖医已交出了一个漂亮的成绩单。但人们并不知道缔造这些光亮数字背后的秘密：一支强大的地面铁军，已在全国近500家医院完成新产品——医院信息化SaaS平台“医汇”的深度接入。一个全新的战场正在掌上糖医的面前展开。
看到慢病患者从医院到家庭，全周期、数据化的管理从理想变为现实，资本也愿为“数字医疗”再次下注。基石资本，IDG，经纬创投，和平安创投近日对外宣布，已于2016年年初完成掌上糖医的B1轮融资，投资总额超过1亿元。
这也是掌上糖医对外公布的第3轮融资，而该项目作为目前国内最大的慢病数据化平台，总估值已经超过10亿。
医院端：解决医院巨大痛点 实现全程数据化诊疗
掌上糖医2014年成立，一直以提高C端用户的诊疗效率和效果为最终目标，APP定位为基于糖尿病数据的健康服务管理平台。
患者在糖医上记录自身健康数据、获取健康指导，逐步改善自己的健康状况；入驻平台的医院团队得以透过可视化医疗健康大数据，为患者提供更高效、更精准的病情指导和治疗方案。
但在2016年，医院地推团队在和医院接触的过程中发现，医院对于糖尿病患者的诊疗和管理存在巨大的痛点。
“首先，传统医院内，医生、护士、患者三者之间的沟通，指令操作非常原始，很多都是纸质，效率很低，数据也没有记录；更别说重病患者回家后的数据同步以及跟踪。”掌上糖医CEO匡明说，团队在了解这个问题后，下决心进入慢病管理的主战场——医院，啃下这块绕不开的“硬骨头”。
为什么是“硬骨头”？主导改造工作的CTO牧唐最有发言权，最大的原因是信息化程度太低。
从遭遇古董一般的Windows95系统，遭遇各种不同版本HIS/LIS系统和差异化的数据格式,到与医院复杂的内部流程过招，掌上糖医的技术团队在克服了一个又一个突发状况后，终于为华东地区的医院完成平台适配。
“可以说，大家能想象的到的问题，我们都遇到了！”
软硬件模块化可定制，为顺利“进院”铺平道路
目前，掌上糖医的医院 SaaS 开放平台搭乘模块化可定制结构，适用不同医疗机构的不同需求。系统可根据各医院工作流程自定义权限模块、安装定制化功能、与指定不同品牌的血糖仪设备完成适配，达成从单科室到全院、从单一医院到分级诊疗的医联体、从独立系统到接入医院HIS等多模式数据互联管理和共享定义，系统性提升整体的诊疗和管理效率。
举例说，院方在安装完掌上糖医的“医汇“SaaS系统后，通过适配指定的合作品牌血糖仪设备（掌上糖医可支持医院市场使用的主流血糖仪，并完成其智能化改造及对接），医生可以借助系统给护士派发血糖测量等“任务”。护士完成任务执行和数据收集后，系统将自动同步并结构化呈现数据结果，以帮助医生高效地完成诊断。
将传统医用血糖仪智能升级为”触控式智能血糖监测设备”,即可无缝接入医汇系统，适配主流医用血糖仪
在这一过程中，诊疗过程愈加标准化、信息化、智能化、流程化，医院更可在可视化数据分析的帮助下，持续提升单个患者乃至整体诊疗效果。对于每天要面对百余号病人的中国医生来说，无疑是一件可以大大提高日常工作效率的好事。
截止目前，已有近 500 家医院接入的该系统，月处理数据已达数千万条。
“收集全面的医疗数据，通过独特算法对大数据进行分析，给医院管理者、医生以及护士输出辅助性的决策信息，才能从根本上帮助医疗机构在医疗效果、病人安全、成本优化以及医院系统管理效率上得到提升。”掌上糖医CEO匡明介绍道。
家庭端：链接医院数据，完成后续跟踪
医院的痛点解决了，但数据化的过程却远没有结束。
最理想的状态是，当患者出院以后，只需要在家中实时上传新的监测数据，就可以实现医生远程监控。一旦发生危急情况，方可及时提醒危重病人采取必要措施或回医院就诊。
目前，掌上糖医正在积极推进从医院到家庭端这部分服务的延伸。
匡明表示，目前从医院到家庭的患者后续留存数据很不错，这也从侧面说明患者对于产品的认可，以及医院端对于这一产品的强需求。在一些高渗透率的区域，掌上糖医的整体业务已经形成了正向的现金流。
匡明表示，团队未来将从江浙沪几省，扩张到华中,华北,东北等多个区域。2018年，预计覆盖1500家医院，尤其是大量的头部医院。“北方更是重点的战场。”
接下来，掌上糖医还将继续优化医汇 SaaS 开放平台的硬件设备，同时,随着与传统血糖仪厂家合作的更深入开展，系统在医院的铺设也将大幅增速，以进一步拉升这一开放式院内管理系统的兼容性和数据处理能力。
掌上糖医的投资人——经纬创投的创始管理合伙人徐传陞亦表示:“掌上糖医具有行业突出的技术优势及清晰的战略发展思路，在C端快速积累了大量基础用户之后，能及时延展至壁垒更高的医学场景，通过SaaS系统解决医院内部的效率痛点，提供诊疗系统的效率，并在一年内实现合作医院规模化拓展，完成 B 端护城河的构筑。本次业务延展进一步打开了公司的业务空间上限。”
拥有了稳定的海量数据源,掌上糖医在整个AI智能医疗上的野心更加凸显。匡明表示，由SaaS业务收集到的大量数据，正被团队应用到机器学习中，并已经初步构建出“AI辅助诊断系统”。
“原本医生要看4～5张表才能下结论，但现在通过结构化、关联化数据之后，直接的关联疾病结果就出来了，医生只需要再确认就可以完成诊断。”匡明说，希望未来能成为中国超过4亿慢病患者以及所有慢病医生的终身智能数据平台。人工智能应用在现实的医学诊疗中，将很快就可以变成现实。
