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一、临床诊断辅助系统 通过收集医院各信息化子系统的临床数据,将疾病的表征、患者体征和治疗方式的数据存储起 来,建立特定疾病的数据库。再根据数据的智能分析,可以对患者进行多种诊疗措施比较分析, 制定有效的诊疗路径,帮助医生进行决策。在临床诊断辅助系统中,人工智能技术是一项非常 重要的辅助技术,它可以通过知识的学习,进一步提炼数据的价值。 临床数据首先反映的是人的疾病特征,再辅以以往的医生诊疗数据,就可以实现辅助诊疗。医 疗大数据最大的价值输出,就是在临床诊断辅助系统方面。因为医疗大数据的应用,可以明显 提高医疗服务水平,降低失误。这类应用和医生、医院所追求的目标是一致的,所以医院的付 费意愿较强。医院内部的临床数据是存在数据孤岛的,系统和系统之间,医院和医院之间,医 院和社会公众之间均存在不同程度的数据壁垒。医院现在在政策、技术的推动下,有强烈的意 愿先消除内部的数据壁垒,建立医院临床数据中心,所以对临床数据的集成和应用有较为强烈 的需求。 1.临床数据辅助诊疗。医生在诊疗过程中,需要很多相关信息的辅助,最重要的信息来源是患 者的各种临床检验检查数据。这些检验检测数据,汇入到疾病数据库之后,能够形成疾病辅助 决策支持,对医生的工作进一步形成指导,从而准确判断疾病,给出诊疗方案。 临床数据反映了患者的疾病情况,但是疾病千变万化,疾病种类繁多,医生还需要一些临床指 南、知识库来辅助进行判断。医生在计算机(电子病历)中输入主诉的时候,系统结合症状等 患者综合信息并智能“匹配”后台医疗大数据知识库,提示医生患者可能存在的疾病,避免漏 诊、误诊和医疗纠纷。医生在下医嘱的时候,利用规则引擎推出相应诊断的治疗方案,并对用 药、手术、护理等治疗方案进行详细指导,减少技术上的失误。 案例:惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统 惠每科技 CDSS 临床辅助决策系统根据 Mayo Clinic(梅奥)知识体系和最新指南文献为知识 内核,基于病历数据不断运算更新的知识图谱,绘制更加符合临床经验的决策路径。可以实现 疾病的辅助诊断、推荐治疗方案、合理性审核、检验检查结果解读、病案缺陷提醒等功能。惠 每 CDSS 利用自然语言处理智能识别、分析非结构化病历文本,从 EMR、RIS、LIS 等医院数据 平台中读取患者病历数据,经结构化存储形成完整的、符合临床术语标准的中间数据平台,为 医生、医技人员、护士、管理者提供多维度决策支持。通过人工智能技术不断汲取病历经验, 丰富 AI 大脑,训练诊疗模型。开发满足各级医疗机构管理与临床需求的人工智能系统,融入 门诊、急诊、住院环节。通过惠每辅助决策支持系统,能有效提升医疗质量,保障患者安全, 降低医疗风险,助力医疗智能化建设。 案例:嘉和美康 嘉和美康专注于医疗临床信息系统的软件开发和系统建设,在电子病历系统、临床路径系统、 移动医疗系统、心电信息系统、手术麻醉系统、口腔专科化电子病历系统、医学科研平台、医
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