新年的鐘聲已經敲響，卓健科技經歷了2015年的華麗轉身，2016年的迅速成長后，走到了第七個年頭。

隨著移動醫療市場的不斷沉淀，在全新的2017年，卓健科技將持續在移動醫療這片沃土上傾心耕耘，迎來互聯網醫院、移動遠程醫聯體、市縣級分級診療轉診平臺、掌上醫院、醫鏈-醫護在線管理系統、院后醫療服務系統等六大產品線的全面提升。

經過1年持續功能研發與拓展，卓健“互聯網醫院”產品已集結了網絡診間、云病歷、線上費用支付、藥物配送、診療預約、處方開具、轉診、隨訪、呼叫中心等全流程功能體系，無縫對接線上線下，為醫院打造真正屬于自己的“線上院區”。

目前已有浙一互聯網醫院、浙江省眼科醫院互聯網醫院、浙江省臺州醫院互聯網醫學中心、張同泰互聯網醫院等多個標桿項目。

個人專屬云病歷詳細保留患者在該醫院的每次就診記錄?；颊呖杉皶r查看化驗單報告、影像檢查單，也可在有需要時共享給相關醫生。

慢病管理模塊，可實現慢性病的預防、治療、護理、教育、管理、服務等。引導患者強化自我管理、改善生活習慣，提高生活質量。

針對醫院、藥企、患者三方面疏通藥品匹配、自動審方、訂單管理、在線配送等業務流程。

患者可自行選擇醫院自取或藥物快遞到家，不僅打通了患者、醫生、醫院、藥企等多方購藥配送環節，還實現了互聯網醫院閉環。

通過醫療服務與互聯網、云計算、物聯網、大數據等技術的深度融合，為“醫聯體”醫院間提供遠程會診、遠程病理、遠程超聲、遠程影像、遠程教學、遠程監護、門診轉診、學科協作等服務。

打破地域壁壘，解決基層醫生經驗不足或技術薄弱無力診斷的問題，降低患者醫療成本。

醫院間數據互聯互通，申請手續便捷，減少人工成本。

現已整合遠程會診、遠程病理、遠程超聲、遠程影像、遠程教學、遠程監護、門診轉診、學科協作等一系列遠程服務，平臺功能無縫對接，實現高效互通。

完成從PC端到移動端的功能整合，不受地域限制，隨時隨地協同互助，實現醫療資源的最大化利用。

看點3：市縣級分級診療轉診平臺

以社區首診為切入點，引導患者與社區醫生進行家庭醫生簽約，根據患者病情需要，通過省、市、縣、社區/鄉鎮四級轉診平臺，均可向上級醫院進行預約，并享受就診優先，積極引導社區首診的良好就醫習慣養成。

減少傳統轉診操作中的人為溝通，集成功能化平臺，通過系統全程管理轉診狀態。省略門診、急診中住院申請的等待過程，實現無卡入院。

醫聯體平臺內基層醫院疑難危重病人的會診及轉診均可通過分級診療轉診平臺實現，一鍵轉診，高效互通，為急癥危重患者打造生命的綠色通道。

通過基層首診方式將常見病控制在基層醫院，通過疑難病癥一層層向上轉診，提高醫療資源利用率，緩解上級醫院壓力。

通過基層醫院的多網點覆蓋，基層醫務人員的醫技提升，引導患者在基層醫院進行初診判斷，增強理性就醫。

重點4：掌上醫院

全國已有400多家掌上醫院上線，大多集中在大中城市的三甲醫院，緩解就醫難問題。

掌上醫院APP分為患者端與醫生端，不同端口對應醫患不同功能需求，加強雙方互動，便攜醫生管理，推進有序醫療。

經過6年產品更迭，掌上醫院在原有的導診、預約、報告單查詢、在線支付等常規功能之上，增加了健康宣教、手術動態、床邊訂餐等更多個性化服務，立足于患者與家屬，貼近生活與細節。

看點5：醫鏈-醫護在線管理系統

醫療分科細化、廣泛區域內醫療資源分布不均、基層醫生學習需求得不到滿足、民眾對醫療質量的要求日益提高，這一切都催生醫生在自我學術水平和醫療技能方面尋求進益提升。針對這些需求，醫生協同診治和學習的平臺——醫鏈應運而生。

通過醫直播、學術會議、病理讀片會、遠程協同會診、云學院等結構化、系統化功能，協助醫生解決疑難病例，沉淀醫學智慧。其中云學院的線上教學服務、進修生管理、臨床模擬訓練、護理教學訓練等系統，由外而內，由淺及深，多維度助力醫生在線學習，推進醫院高效管理。打造最專業的可視化醫學教育管理綜合平臺。

通過解決PACS數據實現院間的互聯互通，解決術中冰凍病理快速傳輸等技術難題，讓下級醫生在遇到疑難病情時輕松發起申請，專家足不出戶完成協同診治。

梳理大量實踐性醫學資料，進行去隱私、結構化保留，將結構化病例變為可利用可復制可持續的醫療資源。

醫療資源公開開放，3萬例會診、1.2萬個結構化疑難病理，2000例專家遠程教學視頻、上千例手術直播，幾乎遍布所有學科。

通過醫院內全方位一體化的在線教育系統建設，讓每個醫生都能便捷學習、考核，讓管理者能夠提高管理效率，規劃有序教學。

重點6：院后醫療服務系統

另外，全方面的個人健康檔案管理及醫生協同管理，能夠實現醫患管理閉環，同時加強患者自我健康的管理意識。

功能優勢 

慢病長期跟蹤病情，對藥物使用，病情進展多方面了解，加強醫生對病患個體熟悉。

基層定期走訪，貼近患者實際，注重生活細節，加強患者健康管理習慣養成。

海量數據積累，數十?？品诸?，區域性疾病譜構成，大數據支撐科研，為疾病的治療與預防研究提供樣本。