Tianjin'deki Haihe Hastanesi Solunum Departmanı kliniğinde, başkan yardımcısı Wang Herong iki hafta boyunca öksüren bir hastayı tedavi ediyor. Bilgisayarda "öksürük, ateş" kelimelerini girdikten sonra, ekranın sağ tarafında akıllı bir analiz paneli ortaya çıktı ve 3 ay önceki hastanın BT raporunun otomatik olarak alındığını ve sağ akciğerin alt lobunda hafif pulmoner fibroz lezyonu olarak etiketlendiğini gösterdi; Son zamanlarda, kan rutininde yüksek C - reaktif protein ve anormal beyaz kan hücresi sayısı gibi enflamatuar göstergeler vurgulanmıştır; Yapılandırılmış tıbbi kaydın ilk taslağı, önceliğe göre "topluluk - edinilmiş pnömoni" ve "kronik obstrüktif akciğer hastalığının akut alevlenmesi" gibi ayırıcı tanıları listeler ve sınav önerileri ve ilaç referansları içerir.
Wang Herong, geçmişte, görüntülere erişirken, PACS sisteminin 3 seviyeli çalışma yolunu hatırlamanın, EMR sistemine giriş yaparak tıbbi geçmişi almanın ve reçete yazmadan önce ilaç duyarlılık sonuçlarını doğrulamak için LIS sistemine geçmenin gerekli olduğunu söyledi; Şimdi, AI aktif olarak tanı ve tedavi senaryolarına dayanarak doktorları en az 5 dakika kurtaracak.
Bu 5 dakikanın arkasında, AI yerli hastaneleri için Tianhe çözümü tarafından oluşturulan AI yerli hastane sisteminin güçlü zekası yatıyor.
Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co., Ltd.'nin program lideri ve genel müdürü Kang Bo, doktorların "öksürük" ve "ateş" gibi anahtar kelimeler girdiğinde, AI yerli hastane sisteminin doğal dil işleme motoru, tıpkı anahtar kelimelerin arkasındaki klinik niyetleri, tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı tıpkı doktorların yoksul ihtiyaçlarını anlayabileceğini tanıttı; Çok modal veri füzyon teknolojisi, görüntüleme, test ve tıbbi kayıtlar gibi dağınık verileri senkronize eder ve birbirine bağlar, aktif olarak tam bir hasta bilgi zinciri oluşturacak şekilde toplar ve "veri arayan doktorlar" ikilemini sona erdirir.
Geleneksel tıbbi senaryolarda, veriler manuel olarak sorgulanması gereken, ancak "AI beyni" tarafından yönlendirilmesi gereken statik bir "dosya" dır, veriler tanı ve tedavi senaryosu ile dinamik olarak akacaktır. Kang Bo, AI yerli hastane sistemlerine dayanan akıllı destekli tanı ve tedavi senaryosunda, doktorların antibiyotikleri ayarlamayı düşündüğünde, sistemin otomatik olarak üç bilgi parçasını ilişkilendireceğine dair bir örnek verdi: hastanın balgam kültürü ilaç duyarlılık sonuçları, ilaç alerjisi öyküsü ve hastane antibiyotik yönetim standartları. Doğrulamadan sonra, kaynaktan akıllı süreçte parçalanmış ve işbirliği sorununu çözmek için ilaç önerileri oluşturulacaktır.
Buna ek olarak, Edge bilgi işlem gücü, anahtar kelime girişinden sonra milisaniye düzeyinde geri bildirimden sorumludur ve akıllı paneli "çağrıda" yapar; Yerel bilgi işlem gücü, derin füzyonu ve multimodal verilerin çıkarımını desteklemekten sorumludur ve doğru teşhis önerileri sağlar.
Tianjin'de Haihe Hastanesi tarafından sağlanan verilere göre, akıllı destekli tanı ve tedavi senaryolarının uygulanmasından üç ay sonra, günlük ortalama poliklinik ziyaretlerinin sayısı önemli ölçüde arttı ve tıbbi kayıtların tamamlanması büyük ölçüde arttı.
Öğleden sonra doktor yorgunluk döneminde, AI Real - Zaman hatırlatıcıları, kilit tıbbi öykülerin ihmal oranını önemli ölçüde azaltır ve kaçırılan teşhis riskini önemli ölçüde azaltır. "Tianjin'deki Haihe Hastanesi direktörü Yang Wanjie dedi.
