传统透析面临的核心临床挑战
透析中低血压(IDH)发生率高达15-30%¹，可引发心肌顿抑、脑白质缺血性损伤等器官损害²。研究表明，透析中收缩压最低值<90mmHg与死亡率显著相关³，超滤率>10ml/h/kg可使死亡风险增加9%⁴。此外，干体重评估高度依赖临床经验，不同医生之间判断差异显著。
我们的AI系统分析血压趋势、超滤耐受模式和历史治疗数据，在IDH发生前数分钟预警，优化超滤曲线，并提供循证的干体重建议。
References
1. Daugirdas JT. Measuring Intradialytic Hypotension to Improve Quality of Care. J Am Soc Nephrol 2015;26:512-514
2. McIntyre CW. Hemodialysis-Associated Cardiomyopathy: A Newly Defined Disease Entity. Semin Dial 2014;27:87-97
3. Flythe JE, et al. Association of Mortality Risk with Various Definitions of Intradialytic Hypotension. J Am Soc Nephrol 2015;26:724-734
4. Saran R, et al. Longer treatment time and slower ultrafiltration in hemodialysis: associations with reduced mortality in the DOPPS. Kidney Int 2006;69:1222-1228
IDH预防
通过预测性预警，减少透析中低血压的发生
干体重管理
数据驱动的干体重评估，减少医生间判断差异
风险预警
多维度指标分析，提前识别潜在并发症风险
数据驱动
从经验驱动转向数据驱动的精准透析管理
从数据源头到临床决策的完整闭环
我们从数据源头入手，构建了一整套从数据采集、分析、评估、建议到实时反馈的完整链条。
IoT数据基础设施
透析机、血压计、体重秤等核心设备全部物联网化，已接入3000+台透析机，每分钟高频数据采集。
透析专用AI引擎
基于透析临床数据训练的定制化大模型，结合AI Agent实现IDH预测、超滤率优化和干体重评估。
实时临床决策支持
透析中持续监测血压趋势、超滤耐受、通路血流和Kt/V充分性，处方调整建议直接集成到医生工作流程。
真实数据，真实改善
数据来源：杏泰医疗自营透析中心，2024-2025
已验证的部署规模
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