In der Klinik der Atemabteilung des Haihe -Krankenhauses in Tianjin behandelt der stellvertretende Chefarzt Wang Herong einen Patienten, der seit zwei Wochen hustet. Nachdem sie die Wörter "Husten, Fieber" auf dem Computer eingetragen hatte, tauchte auf der rechten Seite des Bildschirms ein intelligentes Analysebericht auf und zeigte, dass der CT -Bericht des Patienten vor 3 Monaten automatisch abgerufen und als leichte Lungenfibrose -Läsion im unteren Lungen der rechten Lunge bezeichnet wurde. In letzter Zeit wurden entzündliche Indikatoren wie erhöhte C - reaktive Protein- und abnormale Anzahl weißer Blutkörperchen in der Blutroutine hervorgehoben; Der erste Entwurf der strukturierten Krankenakten listet Differentialdiagnosen wie "Community - erworbene Pneumonie" und "akute Verschlechterung chronisch obstruktiver Lungenerkrankungen" gemäß Priorität auf und umfasst die Untersuchungsempfehlungen und Medikamentenreferenzen.
Wang Herong sagte, dass es in der Vergangenheit bei dem Zugriff auf Bilder erforderlich war, sich an den 3-Stufe-Betriebsweg des PACS-Systems zu erinnern, die Krankengeschichte manuell durch Anmeldung in das EMR-System abzurufen und zum LIS-System umzusteigen, um die Ergebnisse der Arzneimittelempfindlichkeit vor der Verschreibung zu überprüfen. Jetzt wird AI Informationen aktiv auf der Grundlage von Diagnose- und Behandlungsszenarien auf der Grundlage von Ärzten mindestens 5 Minuten vorgehen.
Hinter diesen 5 Minuten geretteten, liegt die mächtige Intelligenz des von der Tianhe -Lösung für KI -native Krankenhäuser geschaffenen KI -einheimischen Krankenhaussysteme.
Kang Bo, der Programmleiter und General Manager von Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co., Ltd., stellte vor, dass bei der Eingabe von Keywords wie "Husten" und "Fieber" die natürliche Sprachverarbeitungsmotor des KI -nativen Krankenhaussystems die klinischen Absichten hinter den Keywords analysieren kann, genau wie "Verständnis" der ungesäuerten Anforderungen der Ärzte. Multi -Modal -Datenfusionstechnologie synchronisiert und verbindet verstreute Daten wie Bildgebung, Tests und medizinische Aufzeichnungen, aggregiert sie aktiv zu einer vollständigen Patienteninformationskette und beendet das Dilemma der "Ärzte, die nach Daten suchen".
In herkömmlichen medizinischen Szenarien sind Daten eine statische "Datei", die manuell abfragt werden muss, aber vom "KI -Gehirn" angetrieben werden muss, und die Daten fließen dynamisch mit dem Diagnose- und Behandlungsszenario. Kang Bo gab ein Beispiel dafür, dass das System in der intelligenten assistierten Diagnose- und Behandlungsszenario, die auf KI -nativen Krankenhaussystemen beruhte, die Anpassung von Antibiotika in Betracht ziehen, automatisch drei Informationen in Verbindung: die Sputum -Kultur -Sensitivitätsergebnisse, die Ertrags -Allergie -Vorgeschichte des Patienten und die Vorgeschichte des Krankenhauses. Nach der Überprüfung werden Medikamentenempfehlungen erstellt, um das Problem der fragmentierten und mangelnden Zusammenarbeit im intelligenten Prozess aus der Quelle zu lösen.
Darüber hinaus ist Edge Computing Power für das Feedback der Millisekunden -Ebene nach der Keyword -Eingabe verantwortlich, wodurch das Smart -Panel "on Call" erstellt wird. Lokale Rechenleistung ist verantwortlich für die Unterstützung einer tiefen Fusion und der Inferenz multimodaler Daten, um genaue diagnostische Empfehlungen zu gewährleisten.
Nach Angaben des Haihe -Krankenhauses in Tianjin, drei Monate nach der Umsetzung intelligenter assistierter Diagnose- und Behandlungsszenarien, hat sich die tägliche durchschnittliche Anzahl der Besuche ambulanten Ärzten erheblich erhöht, und die Vollständigkeit der medizinischen Unterlagen hat sich erheblich verbessert.
Während der Müdigkeitszeit des Mittagsarztes reduziert AI Real {- Zeit Erinnerungen signifikant die Auslassungsrate der wichtigsten Krankengeschichte und senken das Risiko von fehlenden Diagnosen signifikant. "Yang Wanjie, der Direktor des Haihe Hospital in Tianjin, sagte.
