在急救链条中，院前与院内的信息割裂曾是导致黄金救援时间浪费的核心痛点。飞救医疗科技（北京）有限公司自主研发的扁鹊飞救系统，通过构建区域协同急救保障体系建设，正在重塑这一关键衔接环节。其核心价值在于：将急救流程从“串联式”转变为“并联式”，让患者未到、信息先至。

流程优化：从数据采集到智能决策

扁鹊飞救系统在院前急救车中部署了急诊急救大平台云方网的移动终端，能够实时采集患者生命体征、12导联心电图及现场影像数据。这些数据通过5G专网同步至院内急诊科与专科值班医生的移动设备上，实现“零时差”共享。

• 智能预通知：系统自动生成患者病情摘要及预计到达时间，推送至院内多学科团队
• 远程指导：院前急救医生可通过平板终端获得院内专家的实时会诊支持，例如在转运途中完成溶栓治疗的初步评估
• 资源预分配：基于智能胸痛中心算法，系统可提前激活导管室、分配手术团队，将D2B（门-球囊扩张）时间平均缩短30%以上

真实案例：急性心梗患者的黄金90分钟

2024年第三季度，某三甲医院接入扁鹊飞救系统后，曾处理一例典型病例：患者于乡镇卫生院首诊，心电图提示急性ST段抬高型心肌梗死。通过系统，卫生院将数据上传至急诊急救大平台云方网，院内胸痛中心立即启动。救护车在转运途中已完成术前谈话、抗凝药物给药，并直接绕行急诊科进入导管室。

从首次医疗接触至球囊扩张（FMC-to-B）时间仅为68分钟，优于国际指南推荐的90分钟标准。这一案例印证了区域协同急救保障体系建设的实际效能——它不仅仅是软件工具，更是一套重构急救生态的标准化流程。

扁鹊飞救系统的技术架构中，关键在于其数据标准化能力。系统能够自动将不同厂商的监护仪、呼吸机等设备数据转换为HL7 FHIR格式，确保信息在院前院内、不同医院间的无障碍流转。这解决了长期以来多品牌设备数据孤岛的行业难题。

值得关注的是，智能胸痛中心模块内置的AI预警模型，可基于患者体征变化趋势进行风险分层。例如，当收缩压持续下降伴随ST段动态改变时，系统会向医生推送“心源性休克预警”提示，并自动推荐相应的容量管理方案。这种从数据采集到决策支持的闭环，正是扁鹊飞救区别于传统信息采集系统的核心差异。

在实践层面，系统已覆盖全国超过200家医院的急救网络，累计处理超过50万次院前-院内衔接任务。数据表明，使用该系统后，急性心梗患者的院内死亡率降低约22%，卒中患者的溶栓时间窗内治疗率提升41%。这些数字背后，是扁鹊飞救对急救流程中每个细节的精准把控。