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項目介紹

近幾年來，國家大力推動大數據和AI在醫療領域的應用，在2020年6月1日國務院印發的《海南自由貿易港建設總體方案》中也明確了智慧醫療和健康管理的重要性；專病智能輔助診療系統主要解決的三大核心痛點是：1、專家臨床經驗傳承難；2、醫學知識和臨床指南更新快，快速普及難；3、醫療資源不均衡，醫患矛盾嚴峻。產品的目標和特色是打造一款智能的應用，將最新的指南、專家經驗，結合大數據和AI，通過積累，逐步覆蓋80%常見疾病的輔助診療，并輻射到基層，以提高整體的醫療水平。

產品的整體思路和流程如下：

產品結合臨床指南和專家共識，循證醫學，AI和大數據的能力來構建專病智能輔助診療系統。首先，利用臨床指南和專家共識這些高度抽象和總結的知識，構建出粗粒度的專病診療模型，在用AI和大數據，在這個粗粒度的診療模型框架之下，進一步的從歷史患者數據、醫學知識圖譜等數據中發現更多細粒度的分支，并不斷的完善診療模型，讓診療模型具備可以針對不同個性化的患者，推薦不同的治療方案，用藥方案，和出院的健康計劃等；AI診療模型分支，經過專家的審核后，和粗粒度的模型相結合，最終形成完整的專病診療模型。整個輔助診療系統包含了多個專病的多個診療模型。

產品以多種方式為不同的角色提供應用，為醫生和護士提供智能問診、輔助診療、用藥建議、風險提示、風險評估等服務；為醫學學生提供基于真實數據的模擬問診和模擬治療服務；為患者和家屬提供智能導診、隨訪提醒等個性化的健康管理服務；診療過程產生的數據可以提供給醫院和政府監管部門。

產品的核心優勢包含以下四個：

1、可視化的診療路徑粗粒度模型構建工具，采用大數據與AI學習細化智能診療決策。

2、智能問答&全景視圖的創新交互模式，不僅可以提供給患者進行自診和導診，也可以提供給地方醫護人員進行全面的培訓和學習。

3、融合服務+互聯網模式，通過交互采集到標準化數據，可以對患者進行全生命周期的健康宣教和健康管理。

4、多終端&多渠道&多場景輔助決策：可嵌入HIS系統與智能結構化病歷結合、可嵌入實體機器人大腦、可嵌入公眾號和小程序、可提供獨立產品使用。

解決方案/核心特色介紹

產品整體架構如下：

輔助診療系統整體架構分為五層：數據存儲采用了傳統數據庫和分布式大數據存儲相結合；技術組件包含Neo4j、BigDB、ES和AI組件等；數據處理層主要完成醫學非結構化數據的關鍵要素提取、脫敏、標準化處理、和數據分析；數據服務層從診療模型和知識庫模型等維度構建出整體的輔助診療大腦。業務層為患者、醫護人員、醫學學生和管理員提供豐富的應用。

產品核心能力/技術創新體現在以下五個方面：

1、融合大數據+AI智能技術的診療模型構建能力：借鑒權威指南和共識，采用圈定配置化診療框架，結合大量真實病例數據和AI技術細化診療分支，大大降低樣本和標注難度，極大提升專病AI建模效率、準確性和診療建議可解釋性；