ในคลินิกกรมระบบทางเดินหายใจของโรงพยาบาล Haihe ในเทียนจินรองหัวหน้าแพทย์วังเฮงรงกำลังรักษาผู้ป่วยที่ได้รับไอมาสองสัปดาห์ หลังจากที่เธอป้อนคำว่า "ไอ, ไข้" บนคอมพิวเตอร์แผงการวิเคราะห์อัจฉริยะก็โผล่ขึ้นมาทางด้านขวาของหน้าจอแสดงให้เห็นว่ารายงาน CT ของผู้ป่วยจาก 3 เดือนที่ผ่านมาถูกดึงออกมาโดยอัตโนมัติ เมื่อเร็ว ๆ นี้ตัวชี้วัดการอักเสบเช่น C - โปรตีนปฏิกิริยาและจำนวนเม็ดเลือดขาวผิดปกติได้รับการเน้นในกิจวัตรเลือด ร่างเริ่มต้นของเวชระเบียนที่มีโครงสร้างแสดงรายการการวินิจฉัยแยกต่างหากเช่น "ชุมชน - ได้รับโรคปอดบวม" และ "อาการกำเริบเฉียบพลันของโรคปอดอุดกั้นเรื้อรัง" ตามลำดับความสำคัญและรวมถึงคำแนะนำการตรวจสอบและการอ้างอิงยา
Wang Herong กล่าวว่าในอดีตเมื่อเข้าถึงภาพมีความจำเป็นที่จะต้องจดจำเส้นทางการดำเนินงาน 3 ระดับของระบบ PACS ดึงประวัติทางการแพทย์ด้วยตนเองโดยการเข้าสู่ระบบ EMR และเปลี่ยนไปใช้ระบบ LIS เพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ความไวของยาก่อนที่จะกำหนด ตอนนี้ AI จะผลักดันข้อมูลอย่างแข็งขันตามสถานการณ์การวินิจฉัยและการรักษาช่วยแพทย์อย่างน้อย 5 นาที
เบื้องหลัง 5 นาทีนี้ได้รับการบันทึกไว้ความฉลาดอันทรงพลังของระบบโรงพยาบาลพื้นเมือง AI ที่สร้างขึ้นโดย Tianhe Solution สำหรับโรงพยาบาลพื้นเมือง AI
Kang Bo หัวหน้าโปรแกรมและผู้จัดการทั่วไปของ Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co. , Ltd. แนะนำว่าเมื่อแพทย์ป้อนคำหลักเช่น "ไอ" และ "ไข้" กลไกการประมวลผลภาษาธรรมชาติของระบบโรงพยาบาลพื้นเมือง AI สามารถแยกวิเคราะห์ความตั้งใจทางคลินิกที่อยู่เบื้องหลังคำสำคัญ เทคโนโลยีฟิวชั่นข้อมูลหลายโมดอลซิงโครไนซ์และเชื่อมต่อข้อมูลที่กระจัดกระจายเช่นการถ่ายภาพการทดสอบและบันทึกทางการแพทย์รวมกันอย่างแข็งขันเพื่อสร้างห่วงโซ่ข้อมูลผู้ป่วยที่สมบูรณ์และสิ้นสุดภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของ "แพทย์ที่กำลังมองหาข้อมูล"
ในสถานการณ์ทางการแพทย์แบบดั้งเดิมข้อมูลเป็น "ไฟล์" แบบคงที่ซึ่งจำเป็นต้องมีการสอบถามด้วยตนเอง แต่ได้รับแรงผลักดันจาก "AI Brain" ข้อมูลจะไหลเวียนแบบไดนามิกกับสถานการณ์การวินิจฉัยและการรักษา คังโบยกตัวอย่างว่าในสถานการณ์การวินิจฉัยและการรักษาอัจฉริยะที่ได้รับความช่วยเหลือจากระบบโรงพยาบาลพื้นเมืองของ AI เมื่อแพทย์พิจารณาปรับยาปฏิชีวนะระบบจะเชื่อมโยงข้อมูลสามชิ้นโดยอัตโนมัติ: ผลการรักษาความไวของยาเสมหะของผู้ป่วย หลังจากการตรวจสอบแล้วคำแนะนำการใช้ยาจะถูกสร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาของการแยกส่วนและขาดความร่วมมือในกระบวนการอัจฉริยะจากแหล่งที่มา
นอกจากนี้พลังการคำนวณ Edge ยังรับผิดชอบต่อข้อเสนอแนะระดับมิลลิวินาทีหลังจากอินพุตคำหลักทำให้แผงสมาร์ท "เมื่อโทร"; พลังคอมพิวเตอร์ในท้องถิ่นมีหน้าที่สนับสนุนการหลอมรวมและการอนุมานของข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อให้มั่นใจว่าคำแนะนำการวินิจฉัยที่แม่นยำ
จากข้อมูลที่จัดทำโดยโรงพยาบาล Haihe ใน Tianjin สามเดือนหลังจากการดำเนินการวินิจฉัยและรักษาอัจฉริยะและสถานการณ์การรักษาจำนวนเฉลี่ยต่อวันของการเยี่ยมชมของแพทย์ผู้ป่วยนอกได้เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญและความสมบูรณ์ของบันทึกทางการแพทย์ได้ดีขึ้นอย่างมาก
ในช่วงเที่ยงวันของแพทย์ความเหนื่อยล้า AI จริง - การแจ้งเตือนเวลาลดอัตราการละเว้นของประวัติทางการแพทย์ที่สำคัญอย่างมีนัยสำคัญและลดความเสี่ยงของการวินิจฉัยที่ไม่ได้รับอย่างมีนัยสำคัญ "Yang Wanjie ผู้อำนวยการโรงพยาบาล Haihe ใน Tianjin กล่าว
