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項(xiàng)目介紹

近幾年來，國家大力推動(dòng)大數(shù)據(jù)和AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)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(diǎn)是：1、專家臨床經(jīng)驗(yàn)傳承難；2、醫(yī)學(xué)知識(shí)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(yán)峻。產(chǎn)品的目標(biāo)和特色是打造一款智能的應(yīng)用，將最新的指南、專家經(jīng)驗(yàn)，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(shí)，循證醫(yī)學(xué)，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(shí)這些高度抽象和總結(jié)的知識(shí)，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(gè)粗粒度的診療模型框架之下，進(jìn)一步的從歷史患者數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜等數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)更多細(xì)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(gè)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(jì)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(gè)輔助診療系統(tǒng)包含了多個(gè)專病的多個(gè)診療模型。

產(chǎn)品以多種方式為不同的角色提供應(yīng)用，為醫(yī)生和護(hù)士提供智能問診、輔助診療、用藥建議、風(fēng)險(xiǎn)提示、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等服務(wù)；為醫(yī)學(xué)學(xué)生提供基于真實(shí)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(dǎo)診、隨訪提醒等個(gè)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(gè)：

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(xué)習(xí)細(xì)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(jìn)行自診和導(dǎo)診，也可以提供給地方醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行全面的培訓(xùn)和學(xué)習(xí)。

3、融合服務(wù)+互聯(lián)網(wǎng)模式，通過交互采集到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，可以對患者進(jìn)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(shí)體機(jī)器人大腦、可嵌入公眾號(hào)和小程序、可提供獨(dú)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(chǔ)采用了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)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(xué)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)鍵要素提取、脫敏、標(biāo)準(zhǔn)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(shí)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(hù)人員、醫(yī)學(xué)學(xué)生和管理員提供豐富的應(yīng)用。

產(chǎn)品核心能力/技術(shù)創(chuàng)新體現(xiàn)在以下五個(gè)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(shí)，采用圈定配置化診療框架，結(jié)合大量真實(shí)病例數(shù)據(jù)和AI技術(shù)細(xì)化診療分支，大大降低樣本和標(biāo)注難度，極大提升專病AI建模效率、準(zhǔn)確性和診療建議可解釋性；