Tianjin에있는 Haihe Hospital의 호흡기 부서 클리닉에서 Wang Herong 부국장은 2 주 동안 기침을 한 환자를 치료하고 있습니다. 그녀가 컴퓨터에 "기침, 열"이라는 단어를 입력 한 후, 지능형 분석 패널이 화면의 오른쪽에 나타 났으며, 3 개월 전의 환자의 CT 보고서가 오른쪽 폐의 하부 엽에서 가벼운 폐 섬유증 병변으로 자동 검색되어 라벨링되었음을 보여줍니다. 최근에, 상승 된 C - 반응성 단백질 및 비정상적인 백혈구 수와 같은 염증성 지표가 혈액 루틴에서 강조되었다; 구조화 된 의료 기록의 초기 초안에는 우선 순위에 따라 "커뮤니티 - 획득 폐렴"및 "만성 폐쇄성 폐 질환의 급성 악화"와 같은 미분 진단이 나와 있으며, 검사 권장 사항 및 약물 참조를 포함합니다.
Wang Herong은 과거에 이미지에 액세스 할 때 PACS 시스템의 3 레벨 작동 경로를 기억하고 EMR 시스템에 로그인하여 수동으로 병력을 검색하고 LIS 시스템으로 전환하여 처방하기 전에 약물 민감도 결과를 확인해야한다고 말했다. 이제 AI는 진단 및 치료 시나리오를 기반으로 정보를 적극적으로 추진하여 의사를 5 분 이상 절약 할 것입니다.
이 5 분 뒤에는 AI 원주민 병원을위한 Tianhe 솔루션이 만든 AI 기본 병원 시스템의 강력한 지능이 있습니다.
Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co., Ltd.의 프로그램 리더이자 총괄 책임자 인 Kang Bo는 의사가 "기침"및 "열병"과 같은 키워드를 입력 할 때 AI 기본 병원 시스템의 자연 언어 처리 엔진이 키워드의 임상 적 의도를 "이해하지 못한"의사의 요구를 이해할 수 있다고 소개했습니다. 멀티 모달 데이터 퓨전 기술은 이미징, 테스트 및 의료 기록과 같은 산란 된 데이터를 동기화하고 연결하여 완전한 환자 정보 체인을 형성하도록 적극적으로 집계하고 "데이터를 찾는 의사"의 딜레마를 종료합니다.
전통적인 의료 시나리오에서 데이터는 수동으로 쿼리해야하지만 "AI Brain"에 의해 구동되는 정적 "파일"이며, 진단 및 치료 시나리오와 함께 데이터가 동적으로 흐릅니다. Kang Bo는 AI 기본 병원 시스템을 기반으로 지능적인 보조 진단 및 치료 시나리오에서 의사가 항생제 조정을 고려할 때 세 가지 정보의 세 가지 정보를 자동으로 연관시킬 것이라는 예를 제시했습니다. 환자의 가래 배양 약물 민감도 결과, 과거의 약물 알레르기 이력 및 병원 항생제 관리 표준. 검증 후, 소스의 지능형 프로세스에서 단편화 된 문제와 협력 부족을 해결하기 위해 약물 권장 사항이 생성됩니다.
또한 Edge Computing Power는 키워드 입력 후 밀리 초 수준 피드백을 담당하여 스마트 패널을 "통화 중"으로 만듭니다. 로컬 컴퓨팅 파워는 다중 모달 데이터의 깊은 융합 및 추론을 지원하여 정확한 진단 권장 사항을 보장합니다.
Tianjin의 Haihe Hospital이 제공 한 데이터에 따르면 지능형 보조 진단 및 치료 시나리오를 구현 한 지 3 개월 만에 일일 평균 외래 환자 방문 의사 방문이 크게 증가했으며 의료 기록의 완전성이 크게 향상되었습니다.
정오 의사의 피로 기간 동안 AI Real - 시간 미리 알림은 주요 의학적 역사의 누락 률을 크게 줄이고 진단 누락 위험이 크게 낮아집니다. "Tianjin의 Haihe Hospital 이사 인 Yang Wanjie는 말했다.
