Di Klinik Jabatan Pernafasan Hospital Haihe di Tianjin, Timbalan Ketua Doktor Wang Herong merawat pesakit yang telah batuk selama dua minggu. Selepas dia memasuki perkataan "batuk, demam" di komputer, panel analisis pintar muncul di sebelah kanan skrin, menunjukkan bahawa laporan CT pesakit dari 3 bulan yang lalu telah diambil secara automatik dan dilabelkan sebagai lesi fibrosis pulmonari ringan di lobus bawah paru -paru kanan; Baru -baru ini, penunjuk keradangan seperti protein reaktif C - dan kiraan sel darah putih yang tidak normal telah diserlahkan dalam rutin darah; Draf awal rekod perubatan berstruktur menyenaraikan diagnosis pembezaan seperti "Komuniti - yang diperolehi radang paru -paru" dan "Peningkatan Akut Penyakit Pulmonari Obstruktif Kronik" mengikut keutamaan, dan termasuk cadangan peperiksaan dan rujukan ubat.
Wang Herong berkata bahawa pada masa lalu, apabila mengakses imej, perlu mengingati laluan operasi 3 peringkat sistem PACS, secara manual mengambil sejarah perubatan dengan log masuk ke sistem EMR, dan beralih ke sistem LIS untuk mengesahkan keputusan kepekaan dadah sebelum menetapkan; Sekarang, AI akan secara aktif menolak maklumat berdasarkan diagnosis dan senario rawatan, menyelamatkan doktor sekurang -kurangnya 5 minit.
Di sebalik 5 minit ini disimpan, terletak kecerdasan kuat sistem hospital asli AI yang dicipta oleh penyelesaian Tianhe untuk hospital asli AI.
Kang Bo, pemimpin program dan pengurus besar Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co., Ltd., memperkenalkan bahawa apabila doktor memasukkan kata kunci seperti "batuk" dan "demam", enjin pemprosesan bahasa semulajadi sistem hospital asli AI dapat menghuraikan niat klinikal di belakang kata kunci, sama seperti "pemahaman" yang tidak disengajakan; Teknologi Fusion Data Modal menyegerakkan dan menghubungkan data bertaburan seperti pengimejan, ujian, dan rekod perubatan, secara aktif mengagregatkannya untuk membentuk rantaian maklumat pesakit yang lengkap, dan menamatkan dilema "doktor mencari data".
Dalam senario perubatan tradisional, data adalah "fail" statik yang perlu ditanyakan secara manual, tetapi didorong oleh "otak AI", data akan mengalir secara dinamik dengan senario diagnosis dan rawatan. Kang Bo memberikan contoh bahawa dalam diagnosis dan senario rawatan yang dibantu pintar berdasarkan sistem hospital asli AI, apabila doktor menganggap menyesuaikan antibiotik, sistem ini secara automatik akan mengaitkan tiga keping maklumat: hasil kepekaan dadah budaya sputum pesakit, sejarah alahan dadah masa lalu, dan standard pengurusan antibiotik. Selepas pengesahan, cadangan ubat akan dijana untuk menyelesaikan masalah berpecah dan kekurangan kerjasama dalam proses pintar dari sumber.
Di samping itu, kuasa pengkomputeran tepi bertanggungjawab untuk maklum balas peringkat milisaat selepas input kata kunci, menjadikan panel pintar "pada panggilan"; Kuasa pengkomputeran tempatan bertanggungjawab untuk menyokong gabungan mendalam dan kesimpulan data multimodal, memastikan cadangan diagnostik yang tepat.
Menurut data yang disediakan oleh Hospital Haihe di Tianjin, tiga bulan selepas pelaksanaan diagnosis dan senario rawatan yang dibantu pintar, jumlah purata harian lawatan doktor pesakit telah meningkat dengan ketara, dan kesempurnaan rekod perubatan telah bertambah baik.
Semasa tempoh keletihan doktor tengah hari, AI Real - peringatan masa dengan ketara mengurangkan kadar peninggalan sejarah perubatan utama dan dengan ketara menurunkan risiko diagnosis yang tidak dijawab. "Yang Wanjie, pengarah Hospital Haihe di Tianjin.
