AI的诊断和治疗定义了医院内外的变化

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8月20日，上午8点，记者陈十一（Chen Xi）在72岁的张张江式医院的门诊大厅里告诉诊所的智能终端：“我最近一直感觉到胸部压力。我晚上无法在晚上睡觉。一旦我结束说话，我就在推荐的部门出现了一条消息：Cardiology：Cardiology proflaim。 UTINAS伴随着测试和药物参考NTLY，AI根据诊断和治疗方案积极增加信息，为医生节省了至少五分钟。这五分钟的节省背后是AI本地医院解决方案创建的本地医院系统的强大智慧。该计划的总经理Tianjin Zhilin Thenolica Co.，Ltd. Kang Bo介绍，当医生输入“咳嗽，发烧”等关键字时，他们可以将它们分析为“稍微无法基础，再次是无可争议的”，因此AI本地医院系统的自然语言可以分析关键关键关键的临床意图。多模式数据融合技术同时将图像，测试，医疗记录和其他分布式数据连接起来，积极地合并其形成完整的患者信息链，完成了“寻找数据的医生”的困境。在传统的医疗场景中，数据是需要手动调查的静态“文件”，但是当它由“ AI的大脑”驱动时，DATA在下面的治疗方案中动态流动。 Kangbo提供了一个例子，其中，智能辅助诊断和基于AI天然医院系统的治疗方案，当医生考虑调整抗生素时，该系统会自动关联三倍信息。经过验证后，为毒品使用并解决了抛弃问题，并且缺乏来自来源的智能链接调整。此外，Edge的计算机功率会导致关键字输入后的毫秒反馈，从而使Smart面板“值班”。本地计算机功率负责支持多模式数据的深刻和推断，并保证确切的诊断建议。 Tianjin Haihe医院提供的数据提供了智能辅助诊断，在实施治疗方案后三个月，门诊医生的平均数量已显着获得病历。蒂安吉·霍伊医院（Tianjin Haihe Hospital）主任杨·旺吉（Yang Wanjie）表示：“在下午，医生的疲劳期，Real -Time记得大大降低了关键病史的遗漏率，并大大降低了失去诊断的风险。”早上3点，在天津的Haihe医院住院的患者护理站的屏幕上显示了红色警告：与2小时前相比，3张床的3张床增加了30％，呼吸频率的波动超过了初始价值。 BAI MOQING医生在新兴窗口上点击，该系统立即称为20风险指标的动态地图：从监视到操作的第一天，每8小时一次监视，患者的深静脉血栓形成的风险得分从“低风险”增加到“低风险”。 BAI MOQING滑动屏幕，并为自动生成系统的干预措施提出建议。调整反凝结剂量并增加下肢气压处理的频率。仍然更加富有同情心的是，该系统与Head Monitor数据相关联，并建立了一条规则，该规则“自动在心率超过100 x/min时自动触发次级评级”，以形成闭路电路的预防和控制。在Bai Moxing确认了系统干预计划后，三张床的智能注射泵根据新剂量调整了推注注射率，护理站的任务栏自动产生了一个提醒，该提醒“在2小时内重新验证了凝结功能。” “这相当于在每张床上增加失眠症的’风险观察者’。他叹了口气的是，基于AI本地医院系统的智能疾病监测情景，医生已经改变了“对“被动反应”对“激进拦截的风险”的回应。在“监视AI状况的情况下，W”e have createda “intelligent defense line” for solving the problems of the problems of the traditional doctor “in the stage of data feeding” and “data calculator” and “calculating” and “calculating” “and” calculating “and” calculating “” “and”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, “,”, ”，“”，“，”，“，”，“。 “”康博在这种情况下说，没有损失的数据数据被解释说他发挥了重要作用。在不更改原始的LIS和其他医院系统的情况下，统一的界面可以允许标头监视器的真实时间数据，智能填充泵和其他设备在整个系统中流动，捕获和分析超过20个以上1000张床的指标，从而完全破坏了“数据岛”。重传计算“三个”的喂养允许高频评估。 Edge的计算能力负责设备侧面的数据收集，并实时实时，如果心率异常，SE，避免评估立即激活。本地计算机电源承认每天三次推断全床风险模型，以确保评估的效率。云计算的力量不断优化模型参数，以提高风险识别的准确性。独立决策 – 本地医院系统的制定能力使该系统可以自动确定风险水平，触发早期警告和干预建议，并实现“被动等待”的定性变化，以“预防和积极控制风险”。他说：“经过风险评估，AI的本地医院系统可以实时进行精确的风险评估，每天三次超过20个指标，这在过去很困难。”医院内“卫生监督员”的本地医院系统所引起的变化不仅发生在医院的医疗场景中，而且还会打破身体障碍并扩展到外面的场景医院。下午6点，陈先生是一名从医院出院的患者，在手机上收到了提醒。 “根据血糖曲线，我们今晚已经将胰岛素剂量调整为8个单位，并提出了饮食建议。”该信息来自AI的本地医院系统。该系统在其连续监测范围内包含陈家中的葡萄糖表数据。杨·旺吉（Yang Wanjie）说，在AI的传统医学情况下，患者离开医院后放弃了系统监督，这使得很难及时检测疾病的变化。现在，通过便携式“ AI+”设备和M EquipmentHogar Onitoria，Esse医院服务半径将扩大社区和房屋。目前，天津海医院在这种“边界”管理模型中包括近10,000名高风险慢性患者，与去年相比，重新入学率降低了约20％。 “ AI的医院本身正在重建该概念杨·旺吉（Yang Wanjie）说。助手“助手医生和患者共同努力并实时保护每个人的健康的设备。”