2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 80 產(chǎn)品一： 萬(wàn)靈健康 App 產(chǎn)品二： 萬(wàn)靈數(shù)據(jù) 平臺(tái) 患者端 醫(yī)生端 健康趨勢(shì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 院外病情記錄 歷史病歷管理 歷史相似病歷診療方案聚合 跨院歷史病歷追蹤 病歷數(shù)據(jù)挖掘分析 院內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè) 躁狂篩查 焦慮監(jiān)測(cè) 危險(xiǎn)行為 抑郁篩查 睡眠質(zhì)量 自殺傾向 數(shù)據(jù)挖掘 降維處理 近200維度的量表，數(shù)據(jù)挖掘算法降維處理后不 足30維，縮短一半以上的量表填寫時(shí)間 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 Avalon AI在訓(xùn)練算法模型中遇到的最大 難題，就是醫(yī)院大多不愿意將病歷資料貢 獻(xiàn)出來(lái)，而使得數(shù)據(jù)十分有限。事實(shí)上， 所有致力于“AI+精神疾病管理”的人工 智能公司，首先要接受來(lái)自政府相關(guān)機(jī)構(gòu) 的數(shù)據(jù)安全性審查，以保護(hù)患者隱私。 Avalon AI承諾，在其將病例用于研究前， 會(huì)將患者姓名、性別等個(gè)人信息全部抹去， 并對(duì)臉部特征做一定的特殊處理。 Avalon AI發(fā)展最大的阻礙 上圖從左到右分別是結(jié)構(gòu)性、擴(kuò)散性、功能性磁共振影像案例，結(jié)合三種成像 方式，可使阿茨海默癥漏診概率降低50%。 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 醫(yī)院管理應(yīng)用場(chǎng)景 Hospital Management Application Scenario 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景描述：醫(yī)院管理，主要指針對(duì)醫(yī)院內(nèi)部、醫(yī)院之間各項(xiàng)工作的管理，主要包括病歷結(jié)構(gòu)化、分級(jí)診療、DRGs（診斷相關(guān)分類） 智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等。該場(chǎng)景還有更多潛在應(yīng)用可供挖掘，據(jù)業(yè)內(nèi)人士透露，目前有從事開發(fā)醫(yī)院血庫(kù)智能管理系統(tǒng)的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)，但尚沒有獲得其公司及團(tuán)隊(duì)信息； 公司現(xiàn)狀：目前國(guó)內(nèi)共有21家公司提供“醫(yī)院管理”服務(wù)，業(yè)務(wù)大多集中于病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)。 病歷結(jié)構(gòu)化分級(jí)診療 大數(shù)醫(yī)達(dá) 依圖科技 生命奇點(diǎn) 翼展科技 銳達(dá)醫(yī)療 睿佳科技 思派 DRGs 專家系統(tǒng) 醫(yī)渡云 雕龍數(shù)據(jù) 科大訊飛 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 算法框架 / 平臺(tái) 知識(shí)挖掘 基本方法 規(guī)則方法統(tǒng)計(jì)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法 基礎(chǔ)資源詞典 語(yǔ)料網(wǎng)頁(yè)日志知識(shí)庫(kù) 語(yǔ)言分析 專名識(shí)別 分詞、詞性 形態(tài)分析 依存分析 主干分析 組塊分析 邏輯推理 語(yǔ)義計(jì)算 組塊分析 詞法 句法 語(yǔ)義 情感分析 觀點(diǎn)提取 對(duì)話理解 篇章 語(yǔ)言生成 篇章生成 摘要生成 句子生成 無(wú) 結(jié) 構(gòu) 的 病 歷 數(shù) 據(jù) 結(jié) 構(gòu) 化 的 病 歷 數(shù) 據(jù) 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 業(yè)務(wù)模式：目前國(guó)內(nèi)提供病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)的公司，往往面向醫(yī)院提供開放性平臺(tái)服務(wù)，以服務(wù)換數(shù)據(jù)的形式，實(shí)現(xiàn)共贏。具體的業(yè) 務(wù)模式分為兩類： 開放性的中文病歷語(yǔ)義API，提供醫(yī)院無(wú)縫對(duì)接的可插拔式模塊； 提供智能病歷分析服務(wù)，服務(wù)類型和范圍較廣，如為保險(xiǎn)公司做醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)規(guī)劃和組織架構(gòu)設(shè)計(jì)、 協(xié)助重大研究課題進(jìn)行前期分析研究、開發(fā)醫(yī)療人才培養(yǎng)系統(tǒng)等等； 提供病歷結(jié)構(gòu)化服務(wù)的公司，未來(lái)在保險(xiǎn)與藥品行業(yè)也存在較大盈利空間，例如幫助保險(xiǎn)公司發(fā)現(xiàn)并減少過度醫(yī)療行為，幫助藥企監(jiān)控新產(chǎn)品的安全性等； 全科室的算法模型 模型接入和全院數(shù)據(jù)錄入僅需 5天，精準(zhǔn)度打90%以上 服務(wù)進(jìn)入醫(yī)院 病歷數(shù)據(jù)的錄入是由醫(yī)院 人員來(lái)完成，保障醫(yī)院核 心資產(chǎn)的安全性 數(shù)據(jù)訓(xùn)練 優(yōu)化模型 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景描述及發(fā)展環(huán)境：分級(jí)診療，就是要按照疾病的輕、重、緩、急及治療的難易程度進(jìn)行分級(jí)，不同級(jí)別的醫(yī)療機(jī)構(gòu)承擔(dān)不同疾 病的治療，實(shí)現(xiàn)基層首診和雙向轉(zhuǎn)診。分級(jí)診療政策體系逐步完善，醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)分工協(xié)作機(jī)制基本形成，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源有序有效下沉，基層醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)診療量占總診療量比例明顯提升，就醫(yī)秩序更加合理規(guī)范；在分級(jí)診療的政策推動(dòng)之下，國(guó)內(nèi)陸續(xù)出現(xiàn)促進(jìn)分級(jí)診療的企業(yè)服務(wù)； 產(chǎn)品形態(tài)：分級(jí)診療的實(shí)現(xiàn)，離不開醫(yī)聯(lián)體與智能云服務(wù)，二者是相輔相成的關(guān)系，醫(yī)聯(lián)體的建立和日常運(yùn)營(yíng)在云端進(jìn) 行，而智能云需要醫(yī)聯(lián)體（具體而言是各等級(jí)醫(yī)院的醫(yī)生）集中于云端，才能實(shí)現(xiàn)分級(jí)診療。目前促進(jìn)實(shí)現(xiàn)分級(jí)診療的公司，均以搭建云平臺(tái)為方式，其中比較典型的是銳達(dá)醫(yī)療，其建立的分級(jí)診療平臺(tái)，能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程門診及雙向轉(zhuǎn)診、區(qū)域影像診斷遠(yuǎn)程托管 與會(huì)診、影像高速三維后處理重建等多種功能。 大型醫(yī)療機(jī)構(gòu) （高級(jí)醫(yī)療服務(wù)） 基層醫(yī)院 鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)療機(jī)構(gòu) 影像云平臺(tái) 協(xié)同醫(yī)療 信息共享 協(xié)同醫(yī)療 信息共享 構(gòu)建利益 聯(lián)合體 Internet Internet Internet 大型醫(yī)療機(jī)構(gòu) （高級(jí)醫(yī)療服務(wù)） 2 典型應(yīng)用場(chǎng)景 場(chǎng)景描述：除病歷結(jié)構(gòu)化與分級(jí)診療服務(wù)之外，醫(yī)院管理場(chǎng)景下還包括了DRGs智能系統(tǒng)、醫(yī)院決策支持的專家系統(tǒng)等多種人工智能 應(yīng)用場(chǎng)景，以及更多正在醞釀的新產(chǎn)品和新服務(wù)； 1. HQMS格式 上報(bào)數(shù)據(jù) HIS系統(tǒng) 病案系統(tǒng) …… 2. 分組器分組 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) DRGs分組 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) DRGs分組 基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 數(shù) 據(jù) 市 場(chǎng) 3. 指標(biāo)匯總

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