Di Klinik Departemen Pernafasan Rumah Sakit Haihe di Tianjin, wakil kepala dokter Wang Herong merawat seorang pasien yang telah batuk selama dua minggu. Setelah dia memasukkan kata -kata "batuk, demam" di komputer, panel analisis cerdas muncul di sisi kanan layar, menunjukkan bahwa laporan CT pasien dari 3 bulan lalu secara otomatis diambil dan diberi label sebagai lesi fibrosis paru ringan di lobus bawah paru -paru kanan; Baru -baru ini, indikator inflamasi seperti peningkatan C - protein reaktif dan jumlah sel darah putih abnormal telah disorot dalam rutin darah; Draf awal rekam medis terstruktur mencantumkan diagnosis diferensial seperti "komunitas - memperoleh pneumonia" dan "eksaserbasi akut penyakit paru obstruktif kronis" sesuai dengan prioritas, dan termasuk rekomendasi pemeriksaan dan referensi obat.
Wang Herong mengatakan bahwa di masa lalu, ketika mengakses gambar, perlu untuk mengingat jalur operasi 3-level dari sistem PACS, secara manual mengambil riwayat medis dengan masuk ke sistem ESDM, dan beralih ke sistem LIS untuk memverifikasi hasil sensitivitas obat sebelum meresepkan; Sekarang, AI akan secara aktif mendorong informasi berdasarkan skenario diagnosis dan perawatan, menyelamatkan dokter setidaknya 5 menit.
Di belakang 5 menit ini diselamatkan, terletak kecerdasan yang kuat dari sistem rumah sakit asli AI yang dibuat oleh solusi Tianhe untuk rumah sakit asli AI.
Kang Bo, pemimpin program dan manajer umum Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co., Ltd., memperkenalkan bahwa ketika dokter memasukkan kata -kata kunci seperti "batuk" dan "demam", mesin pemrosesan bahasa alami dari sistem rumah sakit asli AI dapat mengurai niat klinis di balik kata kunci, seperti "memahami" kebutuhan dokter yang tidak terubah; Teknologi fusi data multi modal menyinkronkan dan menghubungkan data yang tersebar seperti pencitraan, pengujian, dan catatan medis, secara aktif mengumpulkan mereka untuk membentuk rantai informasi pasien yang lengkap, dan mengakhiri dilema "dokter yang mencari data".
Dalam skenario medis tradisional, data adalah "file" statis yang perlu ditanya secara manual, tetapi didorong oleh "otak AI", data akan secara dinamis mengalir dengan diagnosis dan skenario perawatan. Kang Bo memberi contoh bahwa dalam diagnosis dan skenario perawatan yang dibantu cerdas berdasarkan sistem rumah sakit asli AI, ketika dokter mempertimbangkan untuk menyesuaikan antibiotik, sistem ini akan secara otomatis mengaitkan tiga bagian informasi: hasil sensitivitas obat kultur sputum pasien, riwayat alergi obat sebelumnya, dan standar manajemen antibiotik rumah sakit. Setelah verifikasi, rekomendasi obat akan dihasilkan untuk menyelesaikan masalah yang terfragmentasi dan kurangnya kolaborasi dalam proses cerdas dari sumber.
Selain itu, daya komputasi tepi bertanggung jawab untuk umpan balik level milidetik setelah input kata kunci, membuat panel pintar "pada panggilan"; Daya komputasi lokal bertanggung jawab untuk mendukung fusi mendalam dan inferensi data multimodal, memastikan rekomendasi diagnostik yang akurat.
Menurut data yang disediakan oleh Rumah Sakit Haihe di Tianjin, tiga bulan setelah implementasi diagnosis dan skenario perawatan yang dibantu cerdas, jumlah rata -rata harian kunjungan dokter rawat jalan telah meningkat secara signifikan, dan kelengkapan catatan medis telah meningkat pesat.
Selama periode kelelahan dokter tengah hari, AI nyata - pengingat waktu secara signifikan mengurangi tingkat kelalaian sejarah medis utama dan secara signifikan menurunkan risiko diagnosis yang terlewatkan. "Yang Wanjie, direktur Rumah Sakit Haihe di Tianjin, mengatakan.
