医渡科技董事长、执行董事、首席执行官兼创始人宫如璟（盈盈）女士携相关公司管理层在医渡科技2021财年年度业绩发布会对2021财年的经营表现、业务亮点和未来战略发展进行了阐述， 并在现场回应了参会者的踊跃提问。

宫如璟女士表示以实现普惠的精准医疗为目标，坚定推进三大战略。

第一，在更丰富的智能场景下，持续增强核心技术能力。基础技术方面，在更丰富的场景下对自然语言理解，安全计算，医疗健康知识图谱进行了长期的研发、落地、沉淀和模型化泛化；拓展基建网络的方面，持续推进核心医院和核心区域的覆盖，将数据的知识化、模型化构建应用能力，用于医院管理、临床科研、临床辅助诊疗，区域监管等多样化场景，协助客户进行实时监管，以及提高数据安全和合规能力。

第二，打造从高质量疾病模型、精准诊疗到高效药物研发的解决方案。借助更丰富的医学落地应用场景不断拓宽医疗网络，帮助医学专家把宝贵的知识和经验沉淀到模型上，促进高效优质研究成果更快产出，不断提升行业数据治理标准，产生依托于人工智能平台开展临床医学研究的新思路和新洞见。

第三，顺应政策更新迭代，推动真实世界研究。以数据智能驱动的具有更高证据等级的真实世界研究网络，为从医院、研发相关企业到病人的一体化诊疗和研究提供更高效的路径。

逆势而发，业绩业务全面提升

奋战抗疫第一线，整体业务逆势增长。医渡科技逆势而发，一是体现在医渡人的社会责任感，逆行进入包括武汉、北京等在内的多个疫区，以专业大数据技术的力量为区域政府监控和研判疫情提供决策支持，二是整体业务提振，总收入同比增长55.4%。

技术快速迭代，夯实闭环式发展的技术基建。我们的算法和场景的互动，帮助算法反复迭代，进而助力实现场景的拓展。在医疗机构、监管机构、药械企业、患者和支付方的多个应用场景中产生的经验和洞见又反哺算法的提升。

在数据化和智能化的推动下高效开拓医疗新基建网络。随着我们覆盖的科研型医院网络的扩大，区域和城市覆盖数量的增加，医疗新基建网络不断得到扩展，逐步形成网络效应。

在合规和技术的保障下维护数据安全。数据安全和合规使用是我们的底线，也是生命线。医渡科技积极响应遵守《数据安全法》，在协助医疗机构等依法合理有效治理数据的基础上推动医学研究和疾病研究。在技术层面，从数据集成到数据治理再到数据应用的各个环节，我们都致力于以先进的算法提高数据安全。

效果导向，在量化疾病知识图谱的助力下搭建慢病管理能力。在上个财年开始打造直接面向患者和用户的一体化健康管理解决方案，通过算法积累的扎实的疾病模型打造了“以患者为中心，以效果为导向”的慢病管理平台。

推动医疗大数据基建，提升真实世界证据的生产力

医渡科技与知名医院及其头部专家合作，通过技术手段帮助专家对疾病有了更加深刻的认知以及技术的沉淀，利用专病库和研究网络，协助更多研究者提高数据质量，借科技之力来加深对于疾病成因、进展、诊疗、管理的理解，使患者受益更大化。

依托于医疗大数据基建，可以根据授权协助医疗机构等将大量的原生数据高效转变为结构化、标准化、加工过程全透明的高质量数据，并配套相应的技术措施提高数据安全。由于在每个疾病领域所搭建的专病库的数据集和模型已经实现了标准化和自动化，医渡科技能够快速的帮助诊疗机构，在授权范围内可以帮助机构搭建大型的研究。

“我们一直以来在做的，就是以疾病为维度，通过科研加深对于疾病的认知和理解，提升真实世界证据的生产效率，实现以效果为导向的诊疗和服务。在未来，每年我们将会持续拓展5-10家知名研究型医院，同时也会拓展5-10家研究型机构和区域平台。”

降本增效，提供更准、更快的生命科学解决方案

生命科学解决方案的价值从运营数字中的客户数量增长和收入留存率中得到了充分体现，2021财年我们的全年活跃客户达108，同比增长34家。收入留存率为124%，其中药企、生命科技和医疗器械公司客户的收入留存率为141%，持续保持高位。为全球排名前20的国际药企中的15家提供了服务。

“我们临床试验服务解决方案主打的亮点是更精准和更快，改善创新药械在临床试验阶段耗时久，费用巨大且成功率偏低的行业痛点。之所以有信心做到这两点，是得益于：

第一，YiduCore已经搭建的医疗大数据基建，可以通过算法协助医疗机构等自动将原生的医疗和健康数据转化为结构化、标准化的高质量数据，让数据治理过程更加透明且清晰，协助客户提升数据的完整性和准确性，为后续高效产生高质量临床证据奠定非常好的基础；

第二，持续积累的疾病知识图谱以及知名合作医院和专家研究网络，为创新药品准确高效的命中临床未满足需求，制定助力其快速上市的临床开发策略；结合真实世界临床诊疗现状，提供更精准的临床试验方案；选择临床专业特长吻合且相关患者丰富的医院、科室和临床专家，协同推进高质量高效率地临床试验。”

四个方面投入，持续夯实YiduCore竞争优势

在医疗大数据处理的基础能力上，基于医学垂直领域的大规模预训练模型技术，持续提升和加强NLP能力，包括对数据进行结构化和标准化的能力；

在医疗大数据的价值挖掘计算能力上，构建包括诸多联邦学习算法在内的多中心安全计算的能力，在保护数据安全的前提下赋能多中心联合研究，实现数据价值的多中心联合研究应用。医渡搭建的多中心安全计算平台刚刚获得了国家信通院的认证，并已经支持了数十个统计学和机器学习的联邦学习模型；

在数据模型的构建与知识挖掘沉淀上，扩大我们率先定义的模型化知识图谱建设，构建可逻辑解释、可量化计算、能够进行个性化推理的疾病知识图谱，解决从技术视角如何将专业的医学知识和数据模型联合在一起赋能行业应用的问题；

在应用层面，发展与业务紧密相关的在不同应用场景下的AI模型能力。以公共卫生场景为例，宏观上，可以通过建立仿真模型判断不同防控政策组合对和疫情累计规模和平息时间的影响，支持防控政策制定及资源准备调度。

未来，我们将实施“一横一纵”对战略布局。“一横”是向持续拓展医疗大数据的基建，协助医疗机构等完成原生数据向准确、完整、治理过程透明、清晰的高质量数据的转变，推动产业的数据化进程；“一纵是以疾病为维度，以算法为引擎，在应用场景中赋能行业生态者完成对疾病认知的细化，实现以患者为中心，效果为导向的决策、诊疗和管理，从而实现精准医疗的普惠。

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