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AI医院病例数据采集

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AI医院病例数据采集

23 Aug, 11:10

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下游为AI电子病历软件的各类用户，包括公立/私立医院、研究机构、保险机构、检测机构等。


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23 Aug, 11:10

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中游为软件系统集成商与软硬件定制化集成商。AI电子病历软件功能的实现需集成电子病历系统（EMR）、临床辅助决策系统（CDSS）和病历质控引擎等系统框架。而定制化方案提供商将集成各类软硬件系统，为不同类型的客户提供定制化系统方案。


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23 Aug, 11:10

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产业链
AI电子病历系统产业链上游包括系统所需的各类软硬件基础设施。硬件包括AI芯片、服务器、存储设备等，软件系统包括各类算法技术，例如机器视觉、语音识别、自然语言处理等。

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23 Aug, 11:09

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这一成果标志着在AI技术的赋能下，EMR从“病历数据仓库”转变为了“临床决策智能体”，首次实现从非结构化病历数据到临床诊断的全流程自动化，为精准医疗、个性化健康管理等未来医疗模式奠定了基础。

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23 Aug, 11:09

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2019年的儿科疾病智能诊断研究是AI电子病历系统发展的里程碑事件。2019年2月11日，广州市妇女儿童医疗中心与依图医疗团队合作完成儿科疾病智能诊断研究，其成果在国际知名医学科研期刊《Nature Medicine》中刊登。这是全球范围内，顶级医学杂志首次发表有关基于中文文本型电子病历（EHR）的自然语言处理（NLP）技术在临床智能诊断场景中应用的研究成果。


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23 Aug, 11:09

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从60年代学界开始研究NLP技术在临床医学领域的可行性，到如今AI生成式电子病历系统在三级医院落地应用，EMR技术与医疗NLP技术经历半个世纪的发展，融合成为如今的智能AI电子病历系统。

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23 Aug, 11:09

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应用场景
AI电子病历系统与医院信息系统（HIS）、实验室系统（LIS）、影像归档系统（PACS）等系统协同作用，渗透到了医疗行业的多个环节，在院内院外多个医疗场景下均有应用：
图4 AI电子病历系统与其他系统在多场景下协同应用


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23 Aug, 11:09

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特点
AI电子病历系统结合了各类人工智能技术学习框架，使其拥有了智能数据转化、多模态分析能力、临床决策支持、全流程自动化、隐私安全等特点。
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23 Aug, 11:08

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数据来源：融中咨询
自然语言处理（NLP）是AI电子病历系统的核心技术框架，它能使AI读懂非结构化文本形式的病历。例如，基于Bi-LSTM+CRF的医疗命名实体识别（NER）模型，可精准提取病历中的“疾病名称”“药物剂量”“手术名称”，在梅奥诊所的EMR系统中，病历录入准确率达96%，节省70%的病历录入时间。
除此之外，机器学习（ML）、计算机视觉（CV）、大数据等几项核心技术也为AI电子病历系统提供了支持，而联邦学习与差分隐私等学习框架保障了患者医疗信息的隐私安全。
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23 Aug, 11:08

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意义与技术支持
AI电子病历的高水平应用是医院提升医疗水平和医疗质量的基础，也是医院开展临床科研、学科建设、医院管理等重要抓手。当前，不仅大型医院在加强AI电子病历系统建设，而且市级和县级医院都在积极提升AI电子病历应用水平，电子病历评级等级的提高正在成为医疗信息化升级的必备条件。
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22 Aug, 18:41

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思维导图与概念图
这是最广为人知的可视化工具。思维导图从一个中心主题出发，像树枝一样向外发散，非常适合进行头脑风暴、整理读书笔记或规划项目。它能清晰地展示出主题与分支、分支与细节之间的层级关系。
而概念图则更侧重于表达多个概念之间的逻辑关系，例如因果、对比、包含等。它像一个复杂的路网，每个节点都是一个核心概念，连接线则标注了它们之间的关系。这两种工具相辅相成，前者利于发散性思维，后者利于逻辑性建构。
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22 Aug, 18:41

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从认知科学的角度看，这被称为“双编码理论”。该理论认为，信息同时以语言和影像两种形式存储在大脑中，视觉化的知识能够激活大脑的不同区域，形成更深刻、更牢固的记忆痕迹。例如，记忆一个复杂的历史事件，一条时间轴远胜于几段文字叙述。小浣熊AI助手在设计之初就深刻理解了这一原理，其目标不仅仅是存储信息，更是帮助用户构建一个可以直观浏览和探索的“外脑”。
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