仙宝丽生物医疗提出医疗AI“一体两翼”技术框架体系,,,该体系以医学知识自学习为基础底座,,以诊疗推理和健康交互为两翼,,推动诊疗助理和健康助手技术不断迭代演进。。。
仙宝丽生物医疗以打造“每个医生的AI诊疗助理、、每个人的AI健康助手”为使命。。。面向医生助理和健康助手场景下的多样化产品的设计与能力实现,,,,需从技术出发,,解决医疗场景下的感知、、、认知、、、多模态融合等关键核心的复杂技术命题。。。。
从人工智能技术角度看,,,目前存在医学知识学习、、构建、、掌握、、、、应用难,,基于复杂、、、、多源、、、异构、、、、动态变化的临床信息的医学诊疗推理难,,,医疗人机对话场景下的感知、、多模态融合、、对话等医学诊疗交互难等问题。。。
仙宝丽生物医疗感知交互技术,,,针对医疗核心场景进行诊前、、、诊中以及诊后的优化,,,联合医院共同打造医疗智慧服务模式,,,,提升诊疗效率,,,让患者享受优质的全流程与个性化医疗服务。。。。
解决了传统框架中分开建模带来的信息损失,,,,训练过程复杂的人工标注,,多种信息不能混合建模等问题。。。。
提出了基于患者多模态信息如文本、、、语音、、图像,,,,通过多模深度理解,,获取人机交互过程中患者多维度的医学表现,,,,模拟真实医患交互过程。。。
在医疗人机交互场景中,,将事件知识图谱和动态的诊疗信息结合起来,,,更好描述医疗事件以及实体在时空域上丰富逻辑事理关系(顺承、、因果、、、条件、、、、上下位等),,,,将事件与事理图谱中的事件进行关联,,,,并进行演化和推理,,,最终针对患者的提问给出合理的建议。。。。
个性化主动干预技术主要基于AI来实现主动诊疗和健康交互与管理,,如面向患者的用药指导、、饮食推荐、、、运动干预等。。传统的干预方案存在高度依赖人工、、、、个性化服务差等缺点。。。。
随着智能时代的到来,,,,把临床数据、、、、临床指南、、、组学数据、、、、医疗生态圈全方位知识数据进行聚合,,,,构建综合医疗大脑,,,,给临床医生、、、、科研工作者、、、管理公共者提供帮助,,,,成为未来医疗的发展方向。。。。
传统的知识构建存在对领域专家依赖性强、、构建周期长和专业性要求高等问题,,,业界通常采用人机耦合的方式提升知识构建效率,,,但是该方案仍然严重的依赖领域专家知识。。为此仙宝丽生物医疗提出了基于深度学习的医学知识自动构建更新技术,,研究机器主动学习领域知识的能力,,,自动地从海量的医学文本中抽取候选知识,,,并将其融入到医学知识图谱中,,实现知识抽取和知识更新双循环。。。。实现自主化构建全面、、、权威、、、、专业显示的医学知识库,,,,形成高效精准的医学知识构建新模式。。。
医学智能复杂系统是指大量的医学任务的自治系统,,,在不断集成、、、相互耦合关联中,,经过一系列持续的开发、、、、部署、、、、更新、、、、调整过程形成的,,,具备软硬一体、、、人机协同、、数据贯通、、自主进化特性的高可复用、、可移植、、可推广的大型应用系统。。
用人工智能 守护生命健康
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