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新聞資訊

醫(yī)院床旁呼叫系統(tǒng) 基于大數(shù)據(jù)和AI的專病智能輔助診療系統(tǒng)

2023-10-18 12:39

項目介紹

近幾年來,國家大力推動大數(shù)據(jù)和AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應用,在2020年6月1日國務(wù)院印發(fā)的《海南自由貿(mào)易港建設(shè)總體方案》中也明確了智慧醫(yī)療和健康管理的重要性;專病智能輔助診療系統(tǒng)主要解決的三大核心痛點是:1、專家臨床經(jīng)驗傳承難;2、醫(yī)學知識和臨床指南更新快,快速普及難;3、醫(yī)療資源不均衡,醫(yī)患矛盾嚴峻。產(chǎn)品的目標和特色是打造一款智能的應用,將最新的指南、專家經(jīng)驗,結(jié)合大數(shù)據(jù)和AI,通過積累,逐步覆蓋80%常見疾病的輔助診療,并輻射到基層,以提高整體的醫(yī)療水平。

產(chǎn)品的整體思路和流程如下:

產(chǎn)品結(jié)合臨床指南和專家共識,循證醫(yī)學,AI和大數(shù)據(jù)的能力來構(gòu)建專病智能輔助診療系統(tǒng)。首先,利用臨床指南和專家共識這些高度抽象和總結(jié)的知識,構(gòu)建出粗粒度的專病診療模型,在用AI和大數(shù)據(jù),在這個粗粒度的診療模型框架之下,進一步的從歷史患者數(shù)據(jù)、醫(yī)學知識圖譜等數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)更多細粒度的分支,并不斷的完善診療模型,讓診療模型具備可以針對不同個性化的患者,推薦不同的治療方案,用藥方案,和出院的健康計劃等;AI診療模型分支,經(jīng)過專家的審核后,和粗粒度的模型相結(jié)合,最終形成完整的專病診療模型。整個輔助診療系統(tǒng)包含了多個專病的多個診療模型。

產(chǎn)品以多種方式為不同的角色提供應用,為醫(yī)生和護士提供智能問診、輔助診療、用藥建議、風險提示、風險評估等服務(wù);為醫(yī)學學生提供基于真實數(shù)據(jù)的模擬問診和模擬治療服務(wù);為患者和家屬提供智能導診、隨訪提醒等個性化的健康管理服務(wù);診療過程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以提供給醫(yī)院和政府監(jiān)管部門。

產(chǎn)品的核心優(yōu)勢包含以下四個:

1、可視化的診療路徑粗粒度模型構(gòu)建工具,采用大數(shù)據(jù)與AI學習細化智能診療決策。

2、智能問答&全景視圖的創(chuàng)新交互模式,不僅可以提供給患者進行自診和導診,也可以提供給地方醫(yī)護人員進行全面的培訓和學習。

3、融合服務(wù)+互聯(lián)網(wǎng)模式,通過交互采集到標準化數(shù)據(jù),可以對患者進行全生命周期的健康宣教和健康管理。

4、多終端&多渠道&多場景輔助決策:可嵌入HIS系統(tǒng)與智能結(jié)構(gòu)化病歷結(jié)合、可嵌入實體機器人大腦、可嵌入公眾號和小程序、可提供獨立產(chǎn)品使用。

解決方案/核心特色介紹

產(chǎn)品整體架構(gòu)如下:

輔助診療系統(tǒng)整體架構(gòu)分為五層:數(shù)據(jù)存儲采用了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和分布式大數(shù)據(jù)存儲相結(jié)合;技術(shù)組件包含Neo4j、BigDB、ES和AI組件等;數(shù)據(jù)處理層主要完成醫(yī)學非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要素提取、脫敏、標準化處理、和數(shù)據(jù)分析;數(shù)據(jù)服務(wù)層從診療模型和知識庫模型等維度構(gòu)建出整體的輔助診療大腦。業(yè)務(wù)層為患者、醫(yī)護人員、醫(yī)學學生和管理員提供豐富的應用。

產(chǎn)品核心能力/技術(shù)創(chuàng)新體現(xiàn)在以下五個方面:

1、融合大數(shù)據(jù)+AI智能技術(shù)的診療模型構(gòu)建能力:借鑒權(quán)威指南和共識,采用圈定配置化診療框架,結(jié)合大量真實病例數(shù)據(jù)和AI技術(shù)細化診療分支,大大降低樣本和標注難度,極大提升專病AI建模效率、準確性和診療建議可解釋性;

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