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                AI臨床輔助決策支持系統

                AI 臨床輔助決策支持系統基于醫院醫療數平臺和海量真實病歷數據,通過學習海量醫學教材、臨床指南、中國藥典等權威醫學文獻,利用大數據、自然語言處理、知識圖譜等多種AI技術構建的。系統可從輔助診療、病歷分析、知識推薦等角度在醫生診療過程提供輔助決策,有效提升臨床診斷效率、臨床醫療質量與安全水平。

                AI臨床輔助決策支持系統

                • 概述

                AI 臨床輔助決策支持系統基于醫院醫療數平臺和海量真實病歷數據,通過學習海量醫學教材、臨床指南、中國藥典等權威醫學文獻,利用大數據、自然語言處理、知識圖譜等多種AI技術構建的。系統可從輔助診療、病歷分析、知識推薦等角度在醫生診療過程提供輔助決策,有效提升臨床診斷效率、臨床醫療質量與安全水平。

                • 本方案解決的痛點
                1. 1.醫療資源不足。由于醫學的專業性和復雜性導致醫務工作者學習壓力巨大,從而打擊學習熱情,使得我國醫師資源嚴重不足。

                  2.醫療成本高。多種治療方案均可滿足患者病情時,醫師難以判斷何種方案有效且經濟成本低,無形中造成醫療成本加大。

                  3.醫生培養周期長。醫學專業性和復雜性導致醫生很難在短時間內消化并吸收所有相關的新醫療技術,醫學人才培養周期長。

                  4.誤診率偏高。受知識、情緒、偏見、診療手段等主客觀因素的影響,人工診斷存在相當高的誤診率。

                • 產品架構

                 

                • 方案優勢
                1. 1.高可信度和準確度的醫學知識圖譜。通過從大量的結構化或非結構化的醫學數據中提取出實體、關系、屬性等知識圖譜的組成元素,并通過人工或自動的方式為醫學知識圖譜更新舊知識或補充新知識,不斷提高醫學知識圖譜的可信度和準確度。

                  2.實現電子病歷結構化的深度學習。以深度學習算法模型,如BiLSTM, CRF, Attention等網絡模型,采用有監督的訓練學習方式,通過標注一定規模的電子病歷語料來進行迭代訓練,再利用GPU加速能力,快速訓練生成模型,使得深度學習網絡能夠具備一定的識別和標注能力。

                  3.擁有臨床經驗知識庫大數據分析技術。利用大數據的索引技術、NOSQL存儲技術,可以快速、可擴展的構建以患者、疾病、臨床表現等為核心的畫像庫,為臨床輔助決策過程提供經驗知識的參考。

                • 方案價值
                1. 1.提升臨床工作效率。無縫嵌入醫生工作流程,提升臨床工作效率及水平。

                  2.有效控制醫療成本。人工智能幫助醫生制定更加合理有效的醫療方案減少不合理的支出。

                  3.縮短醫生培養周期。引入人工智能技術可以在短時間內學習新的醫療方法并在實踐中應用,一定程度上能彌補由于培養周期長而造成的醫生短缺。

                  3.減少醫療誤診率。人工智能可以查詢并記憶海量的醫療數據文獻,輔助醫生診斷治療,提高準確率。

                  4.滿足電子病歷評級。全面滿足電子病歷評級要求,助力醫療機構等級評審。

                醫保、醫療、醫藥精細化管理

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