音频识别

· 通过人工智能语音识别和声纹分析技术,与多种情绪相关疾病(如抑郁症、双向情感障碍)进行相关性分析。

· 构建情绪识别算法模型,识别潜在精神疾病患者的沮丧、兴奋、躁狂、悲伤、焦虑等情绪变化。

影像识别

· 对疾病影像学(MRI/CT)图片进行预处理、分割、匹配判断和特征提取一系列的操作,利用AI深度学习技术,分析患者病历和临床数据相关性,构建脑疾病诊断预测模型。

医疗质量控制

· 针对脑疾病诊疗过程中多个关键质量控制节点,通过自然语义处理(NLP)技术,对大量精神疾病电子病历文本信息进行拆解和关键词提取。

· 通过与国家疾病诊疗路径和诊治指南的匹配和比对,完成疾病诊治行为的质量评估

知识图谱

· 利用大量的结构化或非结构化精神疾病的医学数据,通过算法提取出实体、关系、属性等知识图谱的组成元素,选择合理高效的方式存入知识库。

· 通过对医学知识库内容进行消歧和链接,增强知识库内部的逻辑性和表达能力,构建脑疾病领域专业的知识图谱。

基于AI的电子病历结构化、标准化

首佑病历结构化系统依托于先进的人工智能NLP技术,采用深度学习(循环神经网络RNN)方法,对多模态医学文本进行深度解析,精准获取全量信息的提取,助力临床、科研、教学多场景医学数据需求

  • 标准内容的制定
  • 标准医学术语的制定
  • 标准命名实体的制定
  • 标准实体关系的制定
  • 标准数据库框架的设计
  • 文本标注内容
  • 电子病历标注
  • 影像学报告标注
  • 病理报告标注
  • 两组背靠背标注—分歧由协商定夺
  • 后结构化
  • 电子化病历数据处理
  • 机器学习模型搭建
  • 大量数据训练模型
  • 模型准确度测试
  • 数据应用范围
  • 辅助医师做临床决策
  • 辅助科研做临床研究
  • 辅助管理层做决策
  • 辅助课题探索性研究

数据标准化

数据国际标准化

为用户提供数据国际标准化服务,通过该服务转换过的数据是被国际认可的标准描述。被国际大多科研机构与医疗机构所认可

标准数据结构模型

为用户提供将数据进行标准化的结构化。对于数据在数学模型使用过程中更有逻辑,更为真实、客观

标准语义映射

为用户提供多种标准数据集的互相自由换,在不同的国家与不同的使用情景下数据可以根据不同要求进行符合当前需求方式的互相映射

卫生信息协议标准化

为用户提供在医疗领域不同应用之间电子传输的协议。汇集了不同厂商用来设计应用软件之间接口的标准格式,它将允许各个医疗机构在异构系统之间,进行数据交互