解決方案

一是匯聚高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源訓(xùn)練模型。與中華醫(yī)學(xué)會雜志社、開放醫(yī)療與健康聯(lián)盟等權(quán)威機構(gòu)合作，匯聚公開脫敏數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋疾病知識、癥狀體征、檢驗檢查、藥物信息、臨床路徑、診療規(guī)范及指南等內(nèi)容的數(shù)據(jù)資源庫，訓(xùn)練形成智慧醫(yī)療AI模型。

二是推進醫(yī)療數(shù)據(jù)與“問、診、治”場景深度結(jié)合。模型與行業(yè)信息平臺和醫(yī)院信息系統(tǒng)對接，以“數(shù)據(jù)不出本地局域網(wǎng)”方式匯聚分析患者病歷數(shù)據(jù)及歷史健康信息數(shù)據(jù)。實現(xiàn)在醫(yī)生問診過程中，根據(jù)問診邏輯提示病情問診；在診斷過程中，對患者病歷數(shù)據(jù)進行智能化分析和判斷，協(xié)助醫(yī)生對病情進行合理診斷；在醫(yī)生下處方和檢查檢驗時，及時給出常見用藥和常見檢查檢驗建議，并將異常診斷結(jié)果數(shù)據(jù)及時報送醫(yī)療主管部門復(fù)核。