În clinica Departamentului Respirator al Spitalului Haihe din Tianjin, medicul șef adjunct Wang Herong tratează un pacient care tuse de două săptămâni. După ce a introdus cuvintele „tuse, febră” pe computer, un panou de analiză inteligent a apărut în partea dreaptă a ecranului, arătând că raportul CT al pacientului de acum 3 luni a fost preluat automat și etichetat ca leziune ușoară de fibroză pulmonară în lobul inferior al plămânului drept; Recent, au fost evidențiați indicatori inflamatori, cum ar fi C -}, proteine reactive și numărul anormal de celule albe din sânge alb, au fost evidențiați în rutina de sânge; Proiectul inițial al documentelor medicale structurate listează diagnostice diferențiale, cum ar fi „Community - pneumonie dobândită” și „exacerbarea acută a bolii pulmonare obstructive cronice” în funcție de prioritate și include recomandări de examinare și referințe la medicamente.
Wang Herong a spus că, în trecut, atunci când a accesat imagini, a fost necesar să ne amintim calea de funcționare pe 3 niveluri a sistemului PACS, să recupereze manual istoricul medical prin conectarea la sistemul EMR și treceți la sistemul LIS pentru a verifica rezultatele sensibilității la droguri înainte de prescriere; Acum, AI va împinge în mod activ informațiile pe baza scenariilor de diagnostic și tratament, salvând medicii cel puțin 5 minute.
În spatele acestor 5 minute salvate, se află inteligența puternică a sistemului spitalicesc autohton creat de soluția Tianhe pentru spitalele autohtone AI.
Kang Bo, liderul programului și directorul general al Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co., Ltd., a introdus că atunci când medicii introduc cuvinte cheie, cum ar fi „tuse” și „febră”, motorul de procesare a limbajului natural al sistemului spitalicesc nativ AI poate analiza intențiile clinice din spatele cuvintelor cheie, la fel ca „înțelegerea” nevoilor neexploatate ale medicilor; Tehnologia multi -modal de fuziune a datelor se sincronizează și conectează datele împrăștiate, cum ar fi imagistica, testarea și documentele medicale, le agregă activ pentru a forma un lanț complet de informații pentru pacient și încheie dilema „medicilor care caută date”.
În scenariile medicale tradiționale, datele sunt un „fișier” static care trebuie întrebat manual, dar condus de „creierul AI”, datele vor curge dinamic cu scenariul de diagnostic și tratament. Kang Bo a dat un exemplu că în scenariul de diagnostic și tratament asistat inteligent bazat pe sisteme spitalicești autohtone AI, atunci când medicii iau în considerare ajustarea antibioticelor, sistemul va asocia automat trei informații: rezultatele sensibilității la medicamentele pentru cultura sputului a pacientului, istoricul trecut al alergiei la droguri și standardele de gestionare a antibioticelor la spital. După verificare, recomandările medicamentelor vor fi generate pentru a rezolva problema fragmentată și lipsa de colaborare în procesul inteligent din sursă.
În plus, puterea de calcul Edge este responsabilă pentru feedback -ul la nivel de milisecundă după introducerea cuvintelor cheie, ceea ce face ca panoul inteligent „pe apel”; Puterea locală de calcul este responsabilă de susținerea fuziunii profunde și a inferenței datelor multimodale, asigurând recomandări de diagnosticare exacte.
Conform datelor furnizate de Spitalul Haihe din Tianjin, la trei luni de la punerea în aplicare a scenariilor de diagnostic și tratament asistat inteligente, numărul mediu zilnic de vizite ale medicilor în ambulatoriu a crescut semnificativ, iar completitudinea documentelor medicale s -a îmbunătățit foarte mult.
În perioada de oboseală a medicului de la amiază, AI Real - Memento -uri de timp reduc semnificativ rata de omisiune a istoriilor medicale cheie și scad semnificativ riscul de diagnosticare ratată. "Yang Wanjie, directorul spitalului Haihe din Tianjin.
