今日，Avio Health宣布推出其专有的临床AI平台。该平台旨在统一健康数据，并支持向预防性、个性化医疗的转型。通过整合实验室结果、可穿戴设备数据、基因组学、影像学和患者病史，该平台为临床医生——以及未来不久的消费者——提供了全面且可操作的健康状况视图。
在当前的医疗系统中，医疗和健康数据通常存储在孤立的“孤岛”中。实验室测试、影像结果、可穿戴设备数据和症状记录通常存在于互不连接的系统中，限制了趋势检测或健康风险预测的能力。这种碎片化现象不仅给医疗服务提供者带来了挑战，也让患者面对大量非结构化、难以解读的信息。
“患者通常会接受多项测试并使用多种健康设备，但这些数据的庞大数量可能很快变得令人不堪重负，尤其是当这些数据无法清晰关联到实际的健康生物标志物时。”Avio Health创始人Elvin Siew博士表示。
“我们的平台将这些零散的数据点连接起来，揭示有意义的模式。目前我们主要支持临床医生，但我们正在准备推出直接面向消费者的模式，为个人提供一种简单、统一的方式来更好地理解和管理他们的健康。我们相信这将有助于重塑医疗的未来，从被动反应转向真正的预防。”
弥合数据与意义之间的鸿沟
最近，《The Star Malaysia》的一篇文章指出，许多使用可穿戴设备和家庭诊断工具的人感到困惑或焦虑，而非获得信息。尽管他们可以获取心率变异性、血糖监测和睡眠追踪等数据，但大多数用户并未得到关于这些指标如何与其健康轨迹相关联的综合见解。
Avio Health的平台旨在通过使用专有的大型语言模型（LLM）来弥合这一差距。该模型经过专门训练，能够解读复杂的多模态健康输入，并识别早期模式，甚至在症状出现之前就发现潜在问题。
从复杂到清晰：真实案例应用
在一个案例中，一名42岁的患者使用了多种健康追踪设备，并定期进行实验室测试。她报告持续感到疲劳和脑雾。传统诊断未发现异常。然而，当她的数据——包括激素实验室结果、可穿戴设备指标和历史健康记录——通过Avio平台分析时，系统标记出了线粒体功能障碍和炎症的早期迹象。
基于这一洞察，她在Emagene.Life的护理团队实施了一项针对性协议，包括营养调整、肽类疗法和后续测试。90天内，患者的能量水平和认知清晰度显著改善。
平台亮点
Avio Health的技术堆栈包括：
- 用于功能性及预防性健康应用的专有LLM
- 实验室、基因组学、影像学、症状和生活方式数据的整合
- 与电子健康记录（EHR）系统和可穿戴API的互操作性
- 随新数据不断学习和更新的自适应临床模型
- 正在开发中的面向消费者的仪表板，用于直接健康洞察和跟踪
全球扩展，服务于临床和消费者
该平台目前正在东南亚和美国的试点项目中部署。初步用例集中于支持诊断实验室、长寿诊所和健康中心的临床医生。随着即将推出的消费者版本，Avio Health计划让个人能够直接访问由AI驱动的健康关联分析，使他们更容易在一个地方了解完整的健康状况。
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