临床诊断辅助系统-[chinese]cracking digital vlsi verification inter

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