上海2019年11月5日 /美通社/ -- 西门子医疗携全球及本土化的创新成果，正式亮相第二届中国国际进口博览会。此次参展重点以胸痛/卒中中心解决方案、数字化医疗、5G远程超声、移动CT急救车为四大核心展示区域，全方位展现西门子医疗助力本土合作伙伴共塑中国医疗行业未来的能力和决心。西门子医疗已连续两届参与进博会，始终秉持“扎根中国、长期承诺”的初心，帮助中国医疗服务提供者提升价值，助力“健康中国2030”的顺利实现。
2019进博会西门子医疗展台
西门子医疗亚太区总裁陶琳女士表示：“非常高兴西门子医疗再次参展。对我们来说，参加进博会是一个极好的契机来展现我们的最新技术优势，同时进一步深化与中国伙伴的合作交流，携手提升中国医疗卫生事业的质量、可及性和连续性，为实现中国人民更高的健康水平增光添彩。”
应对急病救治，分秒必争
据国家心血管病中心《中国心血管病报告2018》显示，推算心血管病现患人数2.9亿，死亡率亦高于肿瘤及其他疾病。[1]由此可见，中国心血管病患病率处于持续上升阶段，已成为重大公共卫生问题之一，早诊早治刻不容缓。西门子医疗拥有以信息系统串联影像诊断、实验室诊断及临床治疗整体解决方案，为胸痛及卒中筛查、诊断、治疗和随访提供创新的技术方案、先进的设备和救治流程信息化管理平台，极大地缩短胸痛及卒中的救治时间，可有效改善中国心血管病患者的生存情况：
诊立得CT SOMATOM go. Top ，采用集成化智能平台，较传统CT检查节省10-15分钟，可在扫描后即时获得诊断信息，实现快速诊断和及时抢救，从而提升患者生存率；
MAGNETOM Vida磁共振，业界首台配备BioMatrix生命矩阵系统的磁共振，可实时感知患者人体信息，在扫描过程中真正实现从“病人配合设备”到“设备配合病人”的转变，是磁共振领域20余年来最具划时代意义的重磅产品之一；
全自动生化免疫分析系统Atellica解决方案，配备专用急诊架，辅以高速传输轨道，实现胸痛患者的样本1分钟快速插队检测；同时提供高敏肌钙蛋白检测，10分钟即可获得结果，助力临床快速评估和早期诊断；
Angio-CT一站式救治解决方案，可直接获取MR、CT和血管造影成像，将多种影像融入到外科手术和介入治疗之中，为术前精准诊断、术中实时成像及直接获取检查结果、术后快速复查提供全面支持；
车载可移动的CT检查中心，在家门口就可完成针对卒中高危人群的低剂量CT扫描筛查，对卒中高危人群的早期干预和卒中救治的快速诊断提供有力依据。
布局数字化医疗，敢为人先
医疗数字化是应对当前中国人口老龄化、医疗资源供需失衡、基层医院人才缺失等诸多挑战的有效手段之一。人工智能和数字化技术正加速向医疗领域渗透，未来将在精准医疗、分级诊疗、设备维护、服务培训等方面发挥巨大的驱动作用。西门子医疗以先进解决方案率先布局数字化医疗领域，赋能新时代医学发展，引领中国医疗行业的优化升级：
5G远程超声解决方案，以5G赋能远程方式实现基层医院和上一级医院、行业专家互联互通，实时传输高清超声图像，实现精准诊疗，提高基层医院诊疗水平。在进博会现场，西门子医疗通过5G远程超声与彭水县绍庆街道社区卫生服务中心的超声科连线，实现远程实时高清超声图像传输和音视频对话，成功完成了远程会诊和技术支持，为患者提供及时、准确的诊断；
基于云端的大数据平台teamplay可帮助医疗机构快速高效地收集和分析影像设备产生的海量数据，从而优化设备使用效率、提升临床及财务表现；
面向医务工作者的专业化、个性化云端医学教育平台PEPconnect，现有7,000多门课程，覆盖医学影像诊断及治疗、实验室诊断、床旁诊断等方面。针对中国用户，该平台不断推出新的中文课程，并将根据医护人员的需求不断丰富培训内容；
为医院设备管理量身定制的服务在线管理平台LifeNet，具有实时监控、计划服务和文档管理三大功能，可向客户提供实时互动、高效透明的服务，最大程度减少停机时间、助力客户提升价值。
西门子医疗大中华区总裁王皓先生表示：“自1899年第一台X光机在中国的上市，西门子医疗一路见证并参与了中国医疗事业的发展历程。第二届进博会让我们感受到了人民群众对优质医疗服务的强烈需求，也让我们看到了中国市场的广阔机遇。我们希望以进博会为契机，拥抱更加开放的中国市场，以多元、创新的产品和解决方案，助力中国医疗服务提供者提升其价值，让优质医疗惠及更多民众，为健康中国梦添砖加瓦。”
进博会期间，西门子医疗还将与多家医疗机构签署一系列合作协议，扩展合作领域。为了让到场嘉宾对西门子医疗的创新解决方案和先进技术有更深刻的了解，西门子医疗将在展台提供多样化的现场体验及演示环节，并举办丰富多彩的互动活动。欢迎莅临西门子医疗展台：7.1展馆B03-004。
[1]《中国心血管病报告2018》，https://www.iyiou.com/intelligence/insight100617.html
相关链接 :
https://www.healthcare.siemens.com
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