醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)

天潤(rùn)智力致力于同醫(yī)療領(lǐng)域的參與者一起,專注,謹(jǐn)慎,聰明的應(yīng)用數(shù)據(jù)智能,來(lái)協(xié)助醫(yī)生,護(hù)士為患者提供更好的醫(yī)療服務(wù),挽救更多生命。

我們解決醫(yī)療行業(yè)的核心問(wèn)題

  • 醫(yī)療質(zhì)量管理

    通過(guò)對(duì)臨床數(shù)據(jù)和醫(yī)院運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分析,結(jié)合各級(jí)部門對(duì)醫(yī)療質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的管理,綜合運(yùn)用天潤(rùn)智力自然語(yǔ)義分析、智能算法能力,對(duì)病歷/病案質(zhì)量,臨床路徑標(biāo)準(zhǔn)等進(jìn)行自動(dòng)監(jiān)測(cè)和分析。大幅度降低因各類“錯(cuò)誤書(shū)寫(xiě)”和“信息缺失”造成的醫(yī)療事故,提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量,實(shí)時(shí)對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行提示和統(tǒng)計(jì)管理。

  • 精細(xì)化運(yùn)營(yíng)分析

    利用天潤(rùn)智力智能分析算法,對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)和區(qū)域醫(yī)療的運(yùn)營(yíng)核心指標(biāo)(包括收入、利潤(rùn)、門急診/住院、抗菌藥管理等700余個(gè)重點(diǎn)關(guān)心的指標(biāo))、上級(jí)主管部門考察的重點(diǎn)指標(biāo)(根據(jù)主管部門要求設(shè)置,并在云端定期更新)進(jìn)行跟蹤分析,跟蹤預(yù)測(cè)指標(biāo)走勢(shì),第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)異常情況,并對(duì)核心指標(biāo)的影響因素進(jìn)行分析,找到影響核心指標(biāo)的關(guān)鍵因素和科室,為制定管理策略提供參考。

  • 人工智能能力接入

    面對(duì)各類單點(diǎn)的人工智能能力(圖像,語(yǔ)音,臨床輔助決策等),通過(guò)天潤(rùn)智力自主研發(fā)的“統(tǒng)一人工智能和數(shù)據(jù)集成平臺(tái)”,醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)一站式智能應(yīng)用對(duì)接,提供可視化應(yīng)用管理,安全數(shù)據(jù)對(duì)接,統(tǒng)一數(shù)據(jù)脫敏,和異構(gòu)數(shù)據(jù)快速集成等能力。醫(yī)療機(jī)構(gòu)和客戶可以因此安心對(duì)接天潤(rùn)智力生態(tài)內(nèi)各優(yōu)秀的人工智能算法。

  • 智能資源調(diào)度

    “床位不夠用”;“CT排隊(duì)時(shí)間長(zhǎng)”;“兒科急診排隊(duì)長(zhǎng)”等等問(wèn)題每天在各類機(jī)構(gòu)出現(xiàn),利用歷史數(shù)據(jù)和城市級(jí)別的其他數(shù)據(jù)可以智能分析和預(yù)測(cè)機(jī)構(gòu)面臨的醫(yī)療需求,有效優(yōu)化資源的使用,讓合適的患者獲得合適的醫(yī)療服務(wù)。

數(shù)據(jù)匯集,動(dòng)態(tài)感知,智能醫(yī)療

醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)在醫(yī)療健康行業(yè)的各個(gè)場(chǎng)景下,幫助客戶和合作伙伴創(chuàng)新實(shí)踐,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值

建德市第一人民醫(yī)院
建德市第一人民醫(yī)院
國(guó)內(nèi)首家通過(guò)HIMSS6全球標(biāo)準(zhǔn)的縣級(jí)醫(yī)院
病歷智能質(zhì)檢系統(tǒng)
建德市第一人民醫(yī)院

痛點(diǎn):

院內(nèi)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)檢管理目前更多依賴事后統(tǒng)計(jì),病案抽查等手段,僅能解決一部分的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量管理的需求,存在大量管理盲區(qū)。

解決方案:

根據(jù)醫(yī)療質(zhì)量管理需求,綜合分析院內(nèi)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)-門急診電子病歷,HIS,手麻,PACS等,實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè),從患者的處方質(zhì)量,關(guān)鍵信息提示,診療時(shí)間管理等方方面面做到風(fēng)險(xiǎn)提示,提前感知,關(guān)鍵問(wèn)題識(shí)別等。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

提高醫(yī)療質(zhì)量管理效率,對(duì)于可以實(shí)時(shí)解決的問(wèn)題(例如關(guān)鍵臨床信息遺漏),做到及時(shí)提醒及時(shí)修正,減少醫(yī)療事故發(fā)生的可能,提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。
杭州市兒童醫(yī)院
杭州市兒童醫(yī)院
杭州主城區(qū)開(kāi)設(shè)兒科?崎T診最多的醫(yī)院
門診智能監(jiān)控平臺(tái)
杭州市兒童醫(yī)院

痛點(diǎn):

兒童醫(yī)院門診周期性波動(dòng)明顯,繁忙季節(jié)醫(yī)護(hù)資源緊張,對(duì)病人就醫(yī)體驗(yàn)也造成不利影響,對(duì)內(nèi)如何做好業(yè)務(wù)狀況分析與預(yù)警,從預(yù)案和激勵(lì)兩方面入手優(yōu)化醫(yī)護(hù)資源配置,對(duì)外如何打破信息鴻溝,引導(dǎo)患者合理就醫(yī)

解決方案:

對(duì)門診數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,從業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)耗時(shí)、病患情況等多個(gè)角度出發(fā),建立門診繁忙度評(píng)價(jià)模型,并通過(guò)智能預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè),指導(dǎo)醫(yī)護(hù)資源配置,最后通過(guò)可視化的交互手段,從管理者、醫(yī)護(hù)、病人的不同視角進(jìn)行展示和引導(dǎo)。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

幫助醫(yī)院管理者實(shí)時(shí)把握門診業(yè)務(wù)狀況與定位問(wèn)題,提前做好醫(yī)護(hù)資源規(guī)劃;幫助醫(yī)護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)提供過(guò)程中的異常狀態(tài),做好實(shí)時(shí)調(diào)度;幫助患者更全面地了解醫(yī)院各科室忙閑狀態(tài)和趨勢(shì),選擇更合理的就醫(yī)時(shí)機(jī),同時(shí)也通過(guò)信息的互通增進(jìn)對(duì)醫(yī)院狀態(tài)的了解,緩解醫(yī)護(hù)矛盾。
醫(yī)學(xué)影像智能讀片
醫(yī)學(xué)影像智能讀片
眾智算法各顯神通
醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)醫(yī)學(xué)影像平臺(tái)
醫(yī)學(xué)影像智能讀片

痛點(diǎn):

通過(guò)各類醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行疾病篩查,診斷和長(zhǎng)期管理已經(jīng)成為主流的臨床工具,但各類影像和病理科醫(yī)生的培養(yǎng)跟不上需求的增加,同時(shí)讀片的工作目前幾乎靠純?nèi)斯さ臅r(shí)間支出,更加加劇了對(duì)有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)醫(yī)生的需求缺口。

解決方案:

通過(guò)大量的經(jīng)過(guò)醫(yī)生標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),可以訓(xùn)練機(jī)器智能讀片,并將行業(yè)內(nèi)各類醫(yī)學(xué)影像智能讀片能力,整合至天潤(rùn)智力醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)統(tǒng)一輸出給合作伙伴或客戶。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

輔助影像科醫(yī)生快速讀片,并能幫助檢查可能遺漏的病變部分,提高醫(yī)生看片準(zhǔn)確率和效率。通過(guò)天潤(rùn)智力醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)統(tǒng)一智能平臺(tái),降低醫(yī)院接入智能能力的時(shí)間和成本,并保障安全數(shù)據(jù)管理。
青梧桐健康基因
青梧桐健康基因
慢病精準(zhǔn)醫(yī)療的領(lǐng)先解決方案提供者
糖尿病精準(zhǔn)預(yù)測(cè)
青梧桐健康基因

痛點(diǎn):

目前利用新一代高通量的基因測(cè)序技術(shù),我們已經(jīng)獲取的海量的基因數(shù)據(jù),并且從中發(fā)現(xiàn)了大量與疾病特別是慢性相關(guān)的基因數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與臨床信息相結(jié)合就能夠描繪出與健康和疾病息息相關(guān)的,綜合基因、表型、個(gè)體特征、生活方式、環(huán)境、地域、人種的全景圖。然而,處理和分析海量的生命數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

解決方案:

通過(guò)天潤(rùn)智力的針對(duì)基因數(shù)據(jù)提供的一整套精準(zhǔn)醫(yī)療計(jì)算,存儲(chǔ),傳輸平臺(tái),輔助以天池精準(zhǔn)醫(yī)療大賽,匯聚全球超過(guò)10萬(wàn)算法科學(xué)家共同對(duì)海量數(shù)據(jù)下疾病的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),產(chǎn)出全球領(lǐng)先的預(yù)測(cè)模型,為糖尿病的個(gè)性化治療向前推進(jìn)一大步。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

通過(guò)天潤(rùn)智力數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的超強(qiáng)能力,和全球算法科學(xué)家共同的努力,對(duì)超過(guò)200個(gè)位點(diǎn)和臨床數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),糖尿病預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到顯著提升。
建德市第一人民醫(yī)院
建德市第一人民醫(yī)院
國(guó)內(nèi)首家通過(guò)HIMSS6全球標(biāo)準(zhǔn)的縣級(jí)醫(yī)院
病歷智能質(zhì)檢系統(tǒng)
建德市第一人民醫(yī)院

痛點(diǎn):

院內(nèi)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)檢管理目前更多依賴事后統(tǒng)計(jì),病案抽查等手段,僅能解決一部分的醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量管理的需求,存在大量管理盲區(qū)。

解決方案:

根據(jù)醫(yī)療質(zhì)量管理需求,綜合分析院內(nèi)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)-門急診電子病歷,HIS,手麻,PACS等,實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè),從患者的處方質(zhì)量,關(guān)鍵信息提示,診療時(shí)間管理等方方面面做到風(fēng)險(xiǎn)提示,提前感知,關(guān)鍵問(wèn)題識(shí)別等。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

提高醫(yī)療質(zhì)量管理效率,對(duì)于可以實(shí)時(shí)解決的問(wèn)題(例如關(guān)鍵臨床信息遺漏),做到及時(shí)提醒及時(shí)修正,減少醫(yī)療事故發(fā)生的可能,提高醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。
杭州市兒童醫(yī)院
杭州市兒童醫(yī)院
杭州主城區(qū)開(kāi)設(shè)兒科?崎T診最多的醫(yī)院
門診智能監(jiān)控平臺(tái)
杭州市兒童醫(yī)院

痛點(diǎn):

兒童醫(yī)院門診周期性波動(dòng)明顯,繁忙季節(jié)醫(yī)護(hù)資源緊張,對(duì)病人就醫(yī)體驗(yàn)也造成不利影響,對(duì)內(nèi)如何做好業(yè)務(wù)狀況分析與預(yù)警,從預(yù)案和激勵(lì)兩方面入手優(yōu)化醫(yī)護(hù)資源配置,對(duì)外如何打破信息鴻溝,引導(dǎo)患者合理就醫(yī)

解決方案:

對(duì)門診數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,從業(yè)務(wù)量、業(yè)務(wù)耗時(shí)、病患情況等多個(gè)角度出發(fā),建立門診繁忙度評(píng)價(jià)模型,并通過(guò)智能預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)行業(yè)務(wù)量預(yù)測(cè),指導(dǎo)醫(yī)護(hù)資源配置,最后通過(guò)可視化的交互手段,從管理者、醫(yī)護(hù)、病人的不同視角進(jìn)行展示和引導(dǎo)。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

幫助醫(yī)院管理者實(shí)時(shí)把握門診業(yè)務(wù)狀況與定位問(wèn)題,提前做好醫(yī)護(hù)資源規(guī)劃;幫助醫(yī)護(hù)人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)提供過(guò)程中的異常狀態(tài),做好實(shí)時(shí)調(diào)度;幫助患者更全面地了解醫(yī)院各科室忙閑狀態(tài)和趨勢(shì),選擇更合理的就醫(yī)時(shí)機(jī),同時(shí)也通過(guò)信息的互通增進(jìn)對(duì)醫(yī)院狀態(tài)的了解,緩解醫(yī)護(hù)矛盾。
醫(yī)學(xué)影像智能讀片
醫(yī)學(xué)影像智能讀片
眾智算法各顯神通
醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)醫(yī)學(xué)影像平臺(tái)
醫(yī)學(xué)影像智能讀片

痛點(diǎn):

通過(guò)各類醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行疾病篩查,診斷和長(zhǎng)期管理已經(jīng)成為主流的臨床工具,但各類影像和病理科醫(yī)生的培養(yǎng)跟不上需求的增加,同時(shí)讀片的工作目前幾乎靠純?nèi)斯さ臅r(shí)間支出,更加加劇了對(duì)有經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)醫(yī)生的需求缺口。

解決方案:

通過(guò)大量的經(jīng)過(guò)醫(yī)生標(biāo)注的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),可以訓(xùn)練機(jī)器智能讀片,并將行業(yè)內(nèi)各類醫(yī)學(xué)影像智能讀片能力,整合至天潤(rùn)智力醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)統(tǒng)一輸出給合作伙伴或客戶。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

輔助影像科醫(yī)生快速讀片,并能幫助檢查可能遺漏的病變部分,提高醫(yī)生看片準(zhǔn)確率和效率。通過(guò)天潤(rùn)智力醫(yī)療人工智能大模型(AIGC)統(tǒng)一智能平臺(tái),降低醫(yī)院接入智能能力的時(shí)間和成本,并保障安全數(shù)據(jù)管理。
青梧桐健康基因
青梧桐健康基因
慢病精準(zhǔn)醫(yī)療的領(lǐng)先解決方案提供者
糖尿病精準(zhǔn)預(yù)測(cè)
青梧桐健康基因

痛點(diǎn):

目前利用新一代高通量的基因測(cè)序技術(shù),我們已經(jīng)獲取的海量的基因數(shù)據(jù),并且從中發(fā)現(xiàn)了大量與疾病特別是慢性相關(guān)的基因數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)與臨床信息相結(jié)合就能夠描繪出與健康和疾病息息相關(guān)的,綜合基因、表型、個(gè)體特征、生活方式、環(huán)境、地域、人種的全景圖。然而,處理和分析海量的生命數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

解決方案:

通過(guò)天潤(rùn)智力的針對(duì)基因數(shù)據(jù)提供的一整套精準(zhǔn)醫(yī)療計(jì)算,存儲(chǔ),傳輸平臺(tái),輔助以天池精準(zhǔn)醫(yī)療大賽,匯聚全球超過(guò)10萬(wàn)算法科學(xué)家共同對(duì)海量數(shù)據(jù)下疾病的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),產(chǎn)出全球領(lǐng)先的預(yù)測(cè)模型,為糖尿病的個(gè)性化治療向前推進(jìn)一大步。

實(shí)現(xiàn)價(jià)值:

通過(guò)天潤(rùn)智力數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)的超強(qiáng)能力,和全球算法科學(xué)家共同的努力,對(duì)超過(guò)200個(gè)位點(diǎn)和臨床數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí),糖尿病預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到顯著提升。

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