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医疗产业对于 AI 的认知与使用正快速加深,行业人工智能应用不仅可以提升医疗服务质量与可及性,
还能够助推新质生产力的形成,从而带动整个医疗产业的创新发展。随着各类人工智能新技术的涌现,
医疗智能化时代已拉开帷幕。

解决方案

北电数智作为一家专注于原创性、颠覆性、引领性科技创新的人工智能科技企业,在医疗领域正积极发力率先布局,
当前已与中日友好医院、北京朝阳医院等共同签署了“皮肤数字医疗协同项目”等多项合作协议。北电数智面向医疗
场景的“1+X”行业解决方案,旨在为客户提供一套包含算力、数据和模型等要素的AI创新基础设施,支撑其医疗大
模型覆盖并服务X个医疗智能应用场景,以AI助力医疗普惠。

咨询产品专家
算力基础设施
数据基础设施
模型基础设施
智能应用构建

算力基础设施

作为星火·智算的重要组成部分,“北京数字经济算力中心”为医疗产业提供普惠的算力支撑,让智能算力在AI时代如水电一般作为基础能源供给生产。在前进·AI异构计算平台加持下,各类芯片被统一纳管并形成高性能算力集群,支撑数据、模型层AI能力构建。

数据基础设施

北电数智“红湖·可信数据空间”为医疗产业数据构筑起安全可信的流通和使用环境,实现数据要素价值的充分激活释放。如“红湖·可信数据空间”支撑某三甲医院完成超过200TB多模态数据管理和使用,以数据赋能多个专病垂类大模型训练。

模型基础设施

依托宝塔·模型适配平台和高质量AI工具链,以及专为医疗健康行业打造的医疗大模型平台,医疗产业链上各角色用户可以轻松构建和应用大模型能力,支撑如专病知识库建立、院内外诊疗、科研学习等各类场景。

智能应用构建

基于训练好的医疗大模型,卫健委、医院/医疗集团以及各类医疗健康生态企业可以根据自身业务需求快速开发构建所需AI应用,覆盖包括惠民、助医、精治、兴产(研)等多个场景,让AI生产力转化为行业价值。

推动医疗供给侧改革

如智能医疗AI助手等应用可以通过分析大量数据协助医生进行更高质量诊疗;自动化智能化手段可实现医疗全流程优化提升整体医疗服务效率;医疗健康大模型则能够挖掘和利用医疗数据潜在价值,为新药研发、疾病防治、个性化治疗等提供科学依据,推动医疗技术的不断进步。

构建医疗新质生产力

以数据要素价值为核心驱动力,助推生产工具、设备和资源配置方式的不断优化,带来医疗服务整体效能全面提升;智能问诊、智能陪诊等新服务模式将会涌现,为患者带来更加便捷且个性化的医疗服务;AI技术的发展还催生了如医疗数据分析、医疗人工智能等新兴产业崛起,促进新业态的形成。

医疗普惠造福民生

人工智能加持的诊疗手段,可以帮助实现重大疾病的有效控制和消除;基于大数据、大模型等能力构筑的更加强大的医疗保障体系可以使得群众在面对疾病风险时获得更合理可靠的制度保证,有效缓解群众看病难、看病贵等问题,真正实现医疗普惠。

惠民场景

提供智能导诊、智能问答、智能问药、报告解读、症状自查、就医指导等服务,改善患者体验。充分利用大模型智能交互的优势,提供基于AI的人机对话式服务,利用自然语言处理技术,为用户提供准确的健康咨询、疾病预防、患者建议及康复建议等。

提供智能导诊、智能问答、智能问药、报告解读、症状自查、就医指导等服务,改善患者体验。充分利用大模型智能交互的优势,提供基于AI的人机对话式服务,利用自然语言处理技术,为用户提供准确的健康咨询、疾病预防、患者建议及康复建议等。

助医场景

提供医疗文书、辅助诊疗、医生助手等医疗辅助性服务,提高服务效率和水平。如借助AI能力生成规范的医疗文书;基于海量医疗数据,辅助临床诊断决策,提高诊断的准确性和效率;依托患者全面历史诊疗数据开展构建个性化治疗方案等。

提供医疗文书、辅助诊疗、医生助手等医疗辅助性服务,提高服务效率和水平。如借助AI能力生成规范的医疗文书;基于海量医疗数据,辅助临床诊断决策,提高诊断的准确性和效率;依托患者全面历史诊疗数据开展构建个性化治疗方案等。

精治场景

提供病案质控、医保风控、院务BI数据智能分析等服务,为医院管理者提供管理决策信息支持,并以人工智能手段进行医院的资源分配优化,全面提升医院运营效率。

提供病案质控、医保风控、院务BI数据智能分析等服务,为医院管理者提供管理决策信息支持,并以人工智能手段进行医院的资源分配优化,全面提升医院运营效率。

兴研(产)场景

通过AI CRO、AIDD(药物发现)、精准医学、文献研读等医疗人工智能服务,提升科研人员研究效率,促进行业领域产学研结合。比如,根据患者的特征、疾病类型、药物的作用机制等进行大量数据分析与模拟,辅助设计更有效的临床试验方案;利用AI技术分析大量的生物医学文献和数据,挖掘潜在的药物靶点和药物分子结构,加速新药的研发进程。

通过AI CRO、AIDD(药物发现)、精准医学、文献研读等医疗人工智能服务,提升科研人员研究效率,促进行业领域产学研结合。比如,根据患者的特征、疾病类型、药物的作用机制等进行大量数据分析与模拟,辅助设计更有效的临床试验方案;利用AI技术分析大量的生物医学文献和数据,挖掘潜在的药物靶点和药物分子结构,加速新药的研发进程。

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