近日，由国家心血管疾病临床医学研究中心、国家卫健委能力建设与继续教育中心心血管病专业委员会、中华医学会心血管病分会心力衰竭学组、北京心脏学会共同组织发起，诺华制药赞助、腾讯支持的“心力衰竭院外管理项目”启动。该项目创新性地以大数据为基础，首次运用了心衰疾病的智能管理平台进行院外患者监测与随访，实现院内入组、院外管理的创新慢病管理模式。诺华制药携手腾讯合作推出的“护心小爱（AI）”将作为该项目的智能管理平台，以患者需求出发，智能化管理为核心，帮助患者实现贴心、便捷的疾病自我管理。 

心衰院外管理体系建设是心衰院外管理项目的重点，第一阶段计划覆盖全国近500家医院、60000多例患者。通过数字化平台“护心小爱（AI）”的智能管理，将医生推荐、专科护士主导、患者自发管理多方有机结合，形成一站式全病程管理机制。同时，项目还将对心衰院外患者进行为期3个月的监测和随访，进一步提升患者的疾病管理能力和治疗依从性，从而有效改善预后。

疾病院外管理规范化 为慢病防治提供新思路

心衰是所有心血管疾病的终末阶段，高血压、糖尿病、冠心病、瓣膜性心脏病都是心衰的高危因素。目前，我国至少有1000万心衰患者，而这些患者的疾病管理现状令人堪忧，平均每年住院2.4次，更约有50%心衰患者在诊断5年后死亡-。首都医科大学附属北京安贞医院心脏内科中心主任马长生教授指出，“虽然心衰患者的疾病现状不容乐观，生存率甚至低于多种癌症，但心衰并不是绝症，心衰治疗需要长期管理。即使症状好转，也需要谨遵医嘱，规范用药，长期监测疾病的相关指标，以降低住院率、提高生活质量，并获得更好的治疗结局。” 

心衰患者在住院期间有护士密切关注病情变化，整体治疗依从性较高。出院后，由于患者自身对疾病认知不足、难以分辨外界疾病信息真假、治疗和指标监测不及时、复诊购药不便利等现实问题，易造成患者疾病管理不当，从而导致反复入院。因此，院内诊治与院外管理必须双管齐下，打造规范、全面的心衰患者长期管理体系，建设方便患者使用，并且能够进行有效自我管理的智能化平台势在必行。 

科技赋能慢病管理 小程序发挥大作用

“护心小爱（AI）”作为心衰院外管理的数字化中心，为心衰院外慢病管理项目的顺利开展提供了重要平台支持。腾讯医疗人工智能研究院院长范伟介绍，该疾病管理平台以微信小程序为载体，便捷、智能为特色，全面优化心衰患者居家管理体验。 

国内首个心衰人工智能疾病管理平台——“护心小爱（AI）”于2019年11月发布初级测试版，作为诺华制药与腾讯公司战略合作的首个成果，不仅展现了人工智能技术赋能医疗变革与创新，同时填补了心衰患者长期疾病管理的需求缺口。首次全面运用于心衰院外管理项目，使“护心小爱（AI）”正式面向千万心衰患者开启全新日常管理模式，也使以患者需求为导向的慢病数字化疾病管理真正落地。

诺华制药（中国）总裁张颖女士对数字化慢病管理充满信心。她强调：“作为全球领先的医药企业，诺华一直以来积极拥抱并投入数字化医疗创新。我非常高兴看到诺华和腾讯合作推出的‘护心小爱（AI）’在正式上线后能服务于心衰院外管理规范体系的建设，针对心衰疾病管理的实际痛点，自院内到院外，帮助千万心衰患者实现系统化的疾病管理，从而改善健康和生活。”

腾讯医疗副总裁张猛表示，“数字化技术为帮助解决人类健康问题带来新的方式和思维。腾讯以‘科技向善’作为愿景和使命，致力于开放技术，让科技为医疗健康带来更多可能，帮助患者增强健康意识、帮助义务人员提高效率，从而提高医疗效率。心衰数字化管理平台正是我们与诺华制药共同探索人工智能在慢性病防治上的创新范例。未来，我们将进一步深化合作，共同为患者健康服务，助力建设2030健康中国。”

关于诺华

诺华正在通过创想医药未来以改善人们生活质量、延长人类寿命。作为全球知名的医药健康企业，我们运用创新科学和数字化技术，在医药健康需求增长的领域创造变革性的治疗方法。在探索新药物的过程中，我们不懈创新，对研发的投资一直处于行业全球先列。在全球，超过7.99亿患者受益于诺华产品，同时，我们持续探索更多创新方式使我们的创新疗法造福更多患者。诺华在全球拥有来自超过140个国家的约10.9万名员工。如需更多信息，敬请登录公司网站：www.novartis.com 。 

关于诺华中国
“诺华”中文取意“承诺中华”，即承诺通过不断创新的产品和服务，致力于提高中国人民的健康水平和生活质量。诺华在中国的业务包括诺华肿瘤、诺华制药和山德士，全国建有两大生产基地，并在北京、上海和江苏设立了研发机构。从研发到生产销售，诺华以多元化的业务组合，全面服务中国老百姓的健康。目前，诺华在中国拥有8000多名员工。如需更多信息，敬请登录公司中文网站http://www.novartis.com.cn。 

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关于腾讯医疗AI实验室

腾讯医疗AI实验室是专为医疗领域打造的人工智能实验室，目前在硅谷、北京、深圳设立了三个分支。

实验室的主要研究方向是基于自然语言理解、医学知识图谱，深度学习，医疗影像、视频分析，时序信号分析，贝叶斯网络，多模态分析等基础技术构建以医学知识引擎、医疗推理引擎、临床辅助诊断引擎、问诊对话引擎等为核心的数字诊疗平台，并致力于心衰、帕金森等多个病种的数字生物标记物识别技术研究。 

实验室的目标是通过研发AI技术，构建良好的技术生态，服务于医患双方，提高工作效率、优化就医体验，缓解医疗资源分布不均等问题，同时着重助力分级诊疗国策的落地。