在計算機技術普及之前，醫護人員需要在一個巨大的黑板上手動管理病人的就醫記錄，整個收集和整理患者數據的過程不僅耗費醫護人員大量時間，還容易導致錯誤。
另外，醫生分析海量數據是一個繁重的任務，除了由於主觀因素導致的誤判之外，在當下醫護資源緊缺的情況下還會加劇就醫難、就醫慢的社會問題。
因此，收集、存儲、標準化醫學記錄——這是改革現有醫療體系的第一步。整理和精簡醫學記錄也是人工智能在醫學上最常見的應用。
CloudMedx Inc改善患者旅程
CloudMedx Inc公司是一家成立於2014年的醫療健康數據收集和分析服務提供商，總部位於加州Palo Alto。
CloudMedx平臺及其工作流程
CloudMedx正在建立一個前所未有的臨床人工智能平臺。
該平臺使用特定於醫療保健領域的NLP和機器學習算法，將算法和大數據架構結合起來，利用NLP算法來理解主流醫療機構提供的上千萬份病例數據，其中包含各種各樣的結構化和非結構化數據，將這些數據存儲在臨床工作流程中，最後生成醫療信息，為醫療機構提供輔助決策方案。
CloudMedx平臺利用了最新的臨床算法，機器學習技術，高級自然語言以及專有的臨床經驗來改善病人的就醫旅程，為病人提供個人就醫記錄、疾病臨床史、患病者特徵統計、醫學發展進程以及風險分析。平臺工作流程含有三個步驟：
Step1:上傳數據：從各EMRs（電子病歷系統）、實驗室、醫療設備等中獲取結構化和非結構化數據。
Step2:AI平臺開始工作：結合已有算法模型對患者上傳的數據進行分析。
Step3:提供結果及解決方案：為患者和醫生提供分析結果和臨床建議。
對消費者來說這是一個一站式的服務，他們能夠實時監測並控制自己的健康狀況。平臺具有三大特徵：
實時獲取所有臨床數據；
個性化的醫療結果和建議：只針對個人；
全面的臨床分析結果：結合相似臨床患者的觀察結果。
當一個病人來就診時，醫生將訪問的信息上傳到HER（電子健康記錄），然後病人的數據就會被傳遞給CloudMedx平臺, 對於病人來說，CloudMedx平臺得出的結果信息可以通過智能手機應用程序提供給病人，因此病人可以更加方便地獲得自己的醫療記錄。
CloudMedx平臺兩大分析工具
1、Clinical Analyzer（臨床用分析儀）：
臨床用分析儀分析病人的醫療記錄，為臨床醫生、護士和前線工作人員提供改善病人健康的建議。
例如，當患者或醫療人員輸入“高血壓”或“HTN”之類的診斷詞時，CloudMedx的臨床用分析儀會自動檢測到數據，並立即將其用於：
a.記錄該類疾病的ICD-10碼（國際疾病分類第10版）；
b.利用該算法計算高血壓患病風險幾率；
c.返回病人有其他相關疾病的概率（如肥胖和糖尿病）；
2、The Coding Analyzer（編碼分析儀）:
編碼分析儀主要被用於以下幾個方面：
a.挖掘有用的結構化和非結構化數據；
b.使用NLP和機器學習算法從數據中獲得見解；
c.為程序員和醫療信息提供者提供連接工具。
為醫生、患者和APIs合作伙伴帶來福音
CloudMedx系統的服務對象分別為醫生、患者和APIs合作伙伴。
2、患者——能更好的跟蹤自身健康數據，安排更合理的生活方式
3、APIs合作伙伴——通過APIs（編程接口）在他們現有的設施中使用CloudMedx平臺
對於科技公司（醫療IT供應商、設備製造商、應用程序開發人員等）來說，CloudMedx的APIs可以將該平臺直接集成到他們的數據庫或EHRs中，這樣CloudMedx平臺分析出的結果就可以在其現有的基礎設施中加以顯示，如臨床術語、患者風險、疾病進展等。
被騰訊看中的創業公司
醫療保健市場的人工智能從類型上被劃分為硬件、軟件和服務，目前軟件在醫療保健市場佔據了最大份額。從技術上被劃分為深度學習、查詢方法、自然語言處理（NLP）和環境感知處理，NLP目前在人工智能技術領域佔有最大的市場份額。
CloudMedx迎合醫療人工智能的發展熱潮，使用NPL和深度學習技術，應用到患者數據分析和風險分析中，在醫療人工智能市場上，將和IBM（美國國際商用機器公司）、英偉達、微軟、英特爾、Deep Genomics、西門子醫療、美國通用電氣、谷歌、強生、美敦力等公司共同推動全球醫療人工智能市場的發展。
從2014年8月成立以來，CloudMedx共進行了三輪融資，2015年3月獲得Palm Drive Capital第一輪種子輪融資，具體金額未披露；2015年5月獲第二輪種子輪融資，具體金額未披露，其中騰訊是八個參投方之一；2017年5月，再獲420萬美元風險融資。
2017年，CloudMedx進入2017“AI100企業”榜單，此次評選，CB Insights的研究團隊基於各個公司提交的數據和企業 Mosaic 分數（Mosaic 是一個由美國國家科學基金會資助的算法，能夠預測公司未來發展並對其打分）評選出了2017AI100獲獎者，本次評選活動有超過1650家公司申請了，最終只有6％被選中。
目前CloudMedx兼容主流的18家HER系統，在實時的病人信息提醒，風險管控等方面給醫療機構提供智能化見解。
舊金山加州大學整形外科系的醫學博士Stefano Bini在採訪中談到：“我們一直希望能將患者報告的結果、電子醫療記錄的數據和患者佩戴的傳感器數據結合起來全面瞭解患者的情況，為此，我們與CloudMedx合作，因為他們可以分析處理大量的數據，併為我們提供患者行為的預測性見解。”
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