萬(wàn)達(dá)信息在數(shù)據(jù)智能領(lǐng)域已有深厚的積累，公司結(jié)合前沿的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法，在醫(yī)學(xué)文本信息抽取和關(guān)聯(lián)、醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜、醫(yī)學(xué)圖像分類與識(shí)別、情感分析等方面結(jié)合具體的病種，積累了大量的優(yōu)秀算法成果，目前已在衛(wèi)生管理、臨床診療、居民健康服務(wù)等領(lǐng)域形成了多項(xiàng)成熟穩(wěn)定的算法、模型，算法效果得到了多個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)一線人員的認(rèn)可。產(chǎn)品先后獲得多項(xiàng)重量級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)，“面向重大慢病的智能臨床輔助決策產(chǎn)品研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化”入選工信部人工智能應(yīng)用案例，公司成果還榮獲了2018年世界人工智能卓醫(yī)創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽最具潛力獎(jiǎng)。

1、解決方案

• 遠(yuǎn)程病理會(huì)診

目前，我國(guó)病理診斷服務(wù)面臨著病理醫(yī)生少、水平參差不齊，病理診療資源匱乏、分布不均衡、病理醫(yī)生工作強(qiáng)度大、診斷時(shí)間長(zhǎng)等核心問(wèn)題，極大地制約了我國(guó)病理診療領(lǐng)域的整體發(fā)展和國(guó)民健康水平的整體提升。

遠(yuǎn)程病理會(huì)診平臺(tái)提供了病理切片數(shù)字化、醫(yī)學(xué)影像智能讀片、專家遠(yuǎn)程會(huì)診、在線教學(xué)等功能。平臺(tái)依托人工智能技術(shù)，結(jié)合權(quán)威病理專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，精準(zhǔn)識(shí)別病理切片中的疑似區(qū)域并標(biāo)注，大幅降低病理醫(yī)生重復(fù)讀片的工作壓力；通過(guò)多級(jí)遠(yuǎn)程會(huì)診服務(wù)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)臨床資源、專家資源向基層區(qū)域、邊遠(yuǎn)地區(qū)醫(yī)院輻射。開(kāi)創(chuàng)形成跨區(qū)域的“AI輔助+專家確診”的病理診斷模式，提升區(qū)域臨床病理診斷服務(wù)效能和服務(wù)可及性，緩解地區(qū)部分醫(yī)院病理醫(yī)生缺乏、病理診斷水平相對(duì)落后等行業(yè)現(xiàn)象，為我國(guó)的智能病理服務(wù)模式的創(chuàng)新發(fā)展提供可復(fù)制的成功經(jīng)驗(yàn)。

• 智能輔助決策

隨著工作、生活節(jié)奏的不斷加快，以及智能化技術(shù)的飛速發(fā)展，政府、產(chǎn)業(yè)企業(yè)等機(jī)構(gòu)對(duì)管理能效、業(yè)務(wù)服務(wù)能力提出了更精確、更科學(xué)、更高效的要求。智能輔助決策服務(wù)充分結(jié)合人工智能前沿技術(shù)與行業(yè)業(yè)務(wù)特征，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法進(jìn)行多維度經(jīng)驗(yàn)總結(jié)、深層次關(guān)聯(lián)分析、科學(xué)化前瞻預(yù)測(cè)，為各機(jī)構(gòu)的事務(wù)管理、業(yè)務(wù)拓展、產(chǎn)業(yè)服務(wù)提供智能化決策支持。以醫(yī)療行業(yè)為例，通過(guò)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)的價(jià)值碰撞、發(fā)掘與關(guān)聯(lián)分析，可在區(qū)域衛(wèi)生管理、醫(yī)院管理決策、臨床診療服務(wù)、居民健康指導(dǎo)等領(lǐng)域?yàn)樾l(wèi)健委、醫(yī)院等產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)提供定量、定性或預(yù)測(cè)、分類意見(jiàn)，為管理決策、臨床決策提供科學(xué)依據(jù)。

• 影像輔助讀片

醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)已占到整個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)的90%以上，但是當(dāng)前的影像讀片工作主要依賴人工執(zhí)行，一方面涉及大量重復(fù)勞動(dòng)，另一方面嚴(yán)重依賴醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)。面對(duì)目前醫(yī)學(xué)影像誤診率高、效率低的問(wèn)題，影像輔助讀片實(shí)現(xiàn)了醫(yī)學(xué)影像診斷經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)的模型化轉(zhuǎn)換和應(yīng)用轉(zhuǎn)化，運(yùn)用基于人工智能的醫(yī)學(xué)影像輔助診斷模型，輔以專病醫(yī)學(xué)知識(shí)，篩查、識(shí)別及分析醫(yī)學(xué)影像，其識(shí)別準(zhǔn)確率高，可極大程度上降低人為因素造成的誤診、漏診，幫助醫(yī)生做出高效準(zhǔn)確的診斷，為重大疾病醫(yī)學(xué)影像智能化輔助診斷提供深度支撐，進(jìn)而帶動(dòng)區(qū)域范圍內(nèi)重大疾病臨床影像診療水平和服務(wù)效能的快速提升。

• 智能導(dǎo)診

為緩解當(dāng)前醫(yī)療資源配置不合理、號(hào)販子泛濫、患者盲目就醫(yī)等原因造成的“掛號(hào)難、錯(cuò)掛號(hào)”等問(wèn)題，智能導(dǎo)診系統(tǒng)提供了常見(jiàn)疾病的智能預(yù)問(wèn)診、導(dǎo)診能力，運(yùn)用疾病知識(shí)圖譜、語(yǔ)義識(shí)別、情感分析等AI技術(shù)引擎，通過(guò)人性化交互問(wèn)答模式，精準(zhǔn)解讀用戶問(wèn)題，并依據(jù)患者可表述、可理解的病情表征，有效判斷可能患有的疾病并給予就診科室、治療建議、預(yù)防措施等建議信息。智能導(dǎo)診系統(tǒng)的應(yīng)用可減輕導(dǎo)診臺(tái)工作壓力，避免大量重復(fù)性工作；降低患者掛錯(cuò)號(hào)、重復(fù)掛號(hào)的幾率，提高導(dǎo)診效率與窗口掛號(hào)的速度；同時(shí)加強(qiáng)患者對(duì)疾病預(yù)防、診治的了解，提高患者對(duì)醫(yī)院的滿意度，減少不必要的醫(yī)患矛盾，最終達(dá)到提高服務(wù)效率，改善服務(wù)環(huán)境的效果。

2、典型案例

• 同濟(jì)醫(yī)院基于影像組學(xué)的前列腺癌精準(zhǔn)診斷評(píng)價(jià)系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用
• 基于大數(shù)據(jù)和人工智能的區(qū)域醫(yī)學(xué)影像協(xié)作共享平臺(tái)研究
• 復(fù)旦大學(xué)婦產(chǎn)科醫(yī)院高齡產(chǎn)婦妊娠并發(fā)癥預(yù)測(cè)及預(yù)警模型建立
• 上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院孕產(chǎn)婦重癥預(yù)測(cè)分析
• 長(zhǎng)三角全數(shù)字智能病理遠(yuǎn)程診斷平臺(tái)
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