AI病案质控系统

AI病案质控系统以提升医疗质量为核心,基于临床医学知识图谱,借助于自然语言理解技术深挖病历质控规范要求,实现对病历的内涵缺陷和形式缺陷自动化智能筛查,全面满足国家对病历数据质量及时性、完整性、合理性、标准化、一致性的要求。可帮助自动管理质控工作 ,提高病历质控工作效率。
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智能辅助临床诊疗决策系统

以辅助医生快速、规范、标准地完成诊疗业务为出发点,并以国家诊疗规范为标准,以AI推理引擎和医学知识库为支撑,通过智能的动态推送,在急诊、门诊、住院等临床诊疗过程提供符合循证医学的辅助决策支持服务。
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患者智能问诊系统

以国家诊疗指南为内核,模拟临床医生诊疗思维,根据患者症状表现,在患者前往挂号前,提供自诊/分诊服务; 成功挂号后,医生接诊前,患者通过预问诊提前告知病情,医生提前收集患者信息,从而实现诊疗流程的优化和配置。
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基于深度医学文本理解的诊疗知识库
以医学知识库和AI推理引擎为核心,在诊前、诊中、诊后的每个环节提供辅助决策支持
  • 诊前
  • 诊中
  • 诊后
  • 诊后
    病历质量分析
    病历质量分析
    目标用户:医生

    从缺陷种类到科室层级,自动对病案进行各个维度的分析统计,为医院管理提供数据决策支持。

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  • 诊后
    病案首页质控
    病案首页质控
    目标用户:医生

    系统对病案首页的内容缺陷进行筛查提醒,为后期DRGs的实施打下基础。

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  • 诊后
    病案内涵质控
    病案内涵质控
    目标用户:医生

    透过表面,利用人工智能对病案的内涵缺陷进行质控,从根本提高病案质量。

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核心技术-医学知识库
在对医疗行业长期的实践积累中,将权威医学知识和临床病例数据进行拆分、清洗、过滤、提取,并经过医学专家的校验和审核,构建形成一套涵盖症状、体征、病史、化验、辅检、疾病、处置、逻辑关联等不同类别术语的结构化知识库,是自然语言识别与综合推理分析不可或缺的支撑元素。

医学术语

390 000 +

知识图谱本体逻辑关联

800 000 +
核心技术-AI推理引擎
以海量临床病历数据为样本,通过人工神经网络算法,对样本数据进行深度学习,构建形成一套专业的医学神经网络推理模型。同时,系统辅以知识图谱推理,以专业结合经验的方式,确保推送结果的客观、专业和准确。

自然语言处理识别率

93% +

诊断推理前三命中率

90%+
部分客户案例
提供全场景智能医疗解决方案,以科技赋能上百家行业伙伴
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