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“医医不舍”才智医治

      本项目旨在创立一个才智医治整段渠道

      1. 与HIS对接,给出确诊主张,与医师的确诊进行对照,提示医师是否误诊或漏诊。针对医院收年费。

      2. 针对VIP患者进行专家与软件的会诊。收会诊费,包含:有钱、有权、孝顺子女给爸爸妈妈治病的、置疑自己得大病的、置疑医师医术的、病况需求花费三千五千以上的、跑过几个医院没有确诊或好转的。

      3. 针对患者的确诊主张收费。关于常见、不简单误诊的疾病免费,关于简单误诊的病、大病、恶病、危病收费。

      4. 针对确诊根据收费。患者要求确诊根据或理由或确诊公式,收费。

      5. 针对辨别收费。患者要求辨别的,关于常见辨别免费,不常见的辨别收费。

      6. 改善体检公司体检陈述,向体检公司或体检人收费。

      7. 作为网上大型药物电商渠道的辅佐确诊功用,向渠道或患者收费。

      8. 作为线下实体药店的辅佐确诊功用,向药店或患者收费。

  • 大数据
  • 医疗确诊渠道
  • 10万病例
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“医医不舍”才智医治
“医医不舍”才智医治
“医医不舍”才智医治

项目介绍

■ 项目布景


1、全世界50年来误诊率并没有跟着科技水平的进步而下降,一向高居30%。而误诊误治不光严重威胁人类健康并且是恶化医患联络的最主要本源。所以,咱们以为医疗职业的最大和最实质的痛点不是治病难、治病贵,而是误诊、误治。误诊来自于患者不能精确描绘自己的病况;来自于患者手里没有包含一切疾病的自诊软件,协助他们选对科室;来自于专科医师把握的疾病、症状、诱因数量有限;来自杂乱数据之上没有数学模型。因而,应该有协助患者描绘症状的模型;应该有包含一切疾病、症状、诱因等彼此联络的确诊数学模型;应该有前期确诊的模型;应该有疾病之间、症状之间彼此辨别的模型;应该有疾病演化的模型;应该有医治的模型;应该有疾病干涉的模型。只要把上述数据堆集完好、精确,并树立有用的数学模型,才能够最大程度的防止误诊。这是咱们研发该产品的初衷。

2、人类本身的复杂性、疾病的复杂性、人类与天然万物联络的复杂性远远超出了咱们的意料。疾病、症状、诱因等数量都近十万,扑朔迷离的联络逾越万亿,这是人类大脑无法接受的,所以医师只能了解本专科范畴的几十、上百种疾病。一个头痛,一个腹泻都对应一千多种疾病,专科医师无法阅历悉数的疾病,也就有误诊的或许。比方,一个自述“头晕”和“脚底像踩棉花”的白叟一再去心脑血管科挂号,而医师就依照心脑血管科的疾病去查看,因而几个三甲医院一直不能确诊。经过咱们的软件,输入“头晕”、“虎头蛇尾”,系统给出十多种候选疾病,调查每种候选疾病的特有目标,挑选“嗜睡”后,系统输出仅有定论“晚年神经症”,而白叟再去神经科挂号后也确诊为晚年神经症。项目能够协助患者对自己的病症有一个清楚、直观的知道,然后完成健康就医的进程。


■ 项目技能要害点及立异点


1) 要害技能

1、从科技文献、临床途径、医治攻略、教科书、网站等获取疾病、症状、诱因、查验目标数据及其彼此联络的技能。

2、处理语义精确度即语义排歧问题。

3、树立症状的俗话转化成规范术语的模型和系统。

4、树立确诊模型。

5、树立前期确诊模型。

6、树立辨别模型。

7、树立疾病演化模型。

8、树立干涉模型。

9、下降算法的运算复杂度。

2) 立异点、先进性

有用大数据+数学模型   确诊精确性逾越医师  机器为主的确诊+医师归纳判别  

有用大数据+数学模型   机器前期确诊补偿医师前期确诊的缺失

有用大数据+数学模型   机器精确的辨别代替医师含糊的辨别

有用大数据+数学模型   机器精确猜想疾病演化趋势代替医师含糊的猜想

有用大数据+数学模型   机器主导的医治方`案代替医师的不完好或有缺失的医治计划

有用大数据+数学模型   机器主导的健康干涉方`案代替医师的健康干涉计划


■ 项目技能优势


1、其他产品因为触及疾病、症状、诱因少,确诊定论不全,会导致误诊,因而,一旦有确诊定论更全的产品呈现,这些软件要么退出商场,要么添加疾病症状数量,而怎么获取近10万数量的疾病症状,还要确保联络精确是个很大的应战。战略不对,很难做到。假如简单做到,其他公司历经几年了,早就做到了。因而,本产品具有必定的壁垒。

2、百度产品的数据来自病例,而病例中的样本绝大多数为常见病,要从病例中添加稀有病十分困难,因为稀有病的病例本来就十分少。何况许多疑难杂症和稀有病都是被误诊屡次后才得到确诊,这样,即便是病例中包含了稀有病、疑难症的数据,其质量也堪忧。

3、梅奥、科大讯飞、成都深泉等都是选用医师总结的方法,光几百个疾病、几十人上百人就要用三四年的时刻,假如是近10万种疾病,需求几十年的收拾,明显不现实。

4、即便是病例中的数据没有30%的误诊,因为医疗数据中有很多空缺,每个患者的数据都不相同,真实能够运用的机器学习算法就两种,其间包含百度运用的贝叶斯网,而这两种算法的特色便是时刻复杂度随数据量成指数级增加,运转时刻往往需求几个月乃至几年。当然能够经过只给出少部分确诊定论来下降复杂度,缩短反应时刻,但这样,定论少了,又会带来误诊和漏诊。

5、因为国家逐步增多按病种付费的病种,其他软件内含的都是常见病,这样,就会导致医院没有动力为其软件付费,而本软件的病种远远多于常见病。所以咱们能够对常见病免费,对稀有病、疑难杂症收费。稀有病不按病种收费,医院有动力运用本软件。


■ 使用事例


仅有进入卫健委医改试点

仅有获批在一个省内(河北省)悉数铺开

仅有进入医疗健康大数据国家研究院

仅有列入卫健委、疾控中心、中科院临床途径规范拟定目录

仅有把握复合句、省略句语义剖析技能。机器翻译中心

仅有获取几万疾病、症状、诱因、化验目标的大数据

仅有发现确诊数学模型

仅有发现辨别数学模型

仅有施行全科智能确诊人机大战,并取得最准精度

 

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