基于大数据的智能辅助诊断
人工智能在医疗领域的应用智能辅助诊断系统
人工智能在医疗领域的应用智能辅助诊断系统人工智能在医疗领域的应用：智能辅助诊断系统随着科技的发展和人工智能的不断进步，人工智能在医疗领域的应用日益普及。
其中，智能辅助诊断系统成为了医生和患者的得力助手。
本文将探讨人工智能在医疗领域的应用中，智能辅助诊断系统的重要性以及它在提高诊断准确性、治疗效果和医疗资源利用方面的优势。
一、智能辅助诊断系统的定义和作用智能辅助诊断系统是一种基于人工智能技术的医学辅助工具，旨在辅助医生进行疾病诊断和治疗过程中的决策。
通过利用大量的医学数据和算法，智能辅助诊断系统能够快速、准确地分析和解读患者的病情，提供医学意见和建议，帮助医生更好地制定治疗方案。
智能辅助诊断系统的作用体现在以下几个方面：1. 提供准确的诊断结果：智能辅助诊断系统可以通过分析患者的病历、体征、化验数据等信息，结合医学数据库中的知识和经验，进行疾病诊断，并给出准确的诊断结果。
2. 辅助医生制定治疗方案：根据患者的病情和诊断结果，智能辅助诊断系统可以为医生提供治疗方案的建议，包括药物选择、剂量和疗程等，提高治疗的准确性和效果。
3. 优化医疗资源利用：智能辅助诊断系统可以帮助医生更好地利用医疗资源，避免不必要的检查和治疗，减少医疗费用和时间成本的浪费。
二、智能辅助诊断系统的优势智能辅助诊断系统在医疗领域的应用带来了许多优势，对医生、患者和整个医疗系统都有积极的影响。
1. 提高诊断准确性：智能辅助诊断系统通过利用大数据分析技术和机器学习算法，能够快速准确地分析和解读大量的临床数据，避免了人为因素和主观性的影响，提高了诊断的准确性和可靠性。
2. 加速诊断过程：传统的人工诊断往往需要医生经过漫长的学习和实践才能积累足够的经验和知识，而智能辅助诊断系统可以通过学习和积累大量的医学数据和知识，快速地对患者的病情进行分析和诊断，从而加速了诊断的过程。
3. 提高治疗效果：智能辅助诊断系统能够根据患者的具体情况和病情，提供个性化的治疗方案和建议，帮助医生更好地制定治疗策略，提高治疗效果和患者的生存率。
AIGC在智能医疗中的病例分析与辅助诊断
AIGC在智能医疗中的病例分析与辅助诊断智能医疗作为新一代医疗模式，正在逐渐改变传统医疗的方式与流程。
人工智能技术在医疗领域的应用日益广泛，其中AIGC（Artificial Intelligence in Genomic Consulting）作为一家专注于基因咨询领域的人工智能公司，积极探索智能医疗的应用。
本文将结合AIGC在智能医疗中的实际案例，探讨其在病例分析与辅助诊断方面的应用与作用。
基于大数据与人工智能技术，AIGC开发出了一套强大的辅助诊断系统。
通过检测患者的基因信息与病史资料，系统能够快速准确地分析患者的病情，为医生提供科学有效的诊断建议。
下面我们通过一个实际案例来展示AIGC在智能医疗中的应用。
患者小明，22岁，最近出现频繁头痛、乏力和食欲减退等症状。
小明前往当地医院就诊，经过一系列检查后发现白细胞计数异常偏高，医生怀疑其可能患有一种罕见的遗传性疾病。
为了明确诊断，医生决定借助AIGC的辅助诊断系统。
AIGC系统首先通过患者的基因信息与病史资料进行分析，发现小明患有一种罕见的遗传性疾病-先天性中性粒细胞缺乏症。
该疾病是由一种特定基因突变引起的，患者的骨髓无法正常产生中性粒细胞，导致白细胞计数偏高，容易感染和出现乏力等症状。
在确诊后，AIGC系统进一步提供了针对性的治疗方案和预后建议。
基于大数据分析，系统推荐小明进行骨髓移植治疗，并指导其在术后合理调理，定期复查。
同时，系统还提供了患者家属应该注意的事项，如避免感染、增加营养等方面的建议。
通过AIGC系统的辅助诊断与治疗，小明成功接受了骨髓移植手术，恢复良好，并在术后稳定地控制病情。
这个案例充分展示了AIGC在智能医疗中的价值与作用，为医生提供了快速准确的诊断、治疗方案和预后建议，帮助患者及时得到有效治疗，提高了医疗质量和效率。
总的来说，AIGC在智能医疗中的病例分析与辅助诊断具有重要意义，为医生提供了更科学、更精准的诊断方案，帮助患者及时得到有效治疗。
基于AI技术的智能医疗辅助诊断系统设计与实现
基于AI技术的智能医疗辅助诊断系统设计与实现智能医疗辅助诊断系统：AI技术的应用与设计1. 引言智能医疗辅助诊断系统是目前医疗领域研究的热点之一。
其中，基于人工智能（AI）技术的智能辅助诊断系统能够利用大数据、机器学习和深度学习等算法，帮助医生快速、准确地进行疾病诊断，提高医疗服务的质量和效率。
本文将介绍智能医疗辅助诊断系统的设计与实现，以及AI技术在该系统中的应用。
2. 智能医疗辅助诊断系统的基本架构智能医疗辅助诊断系统由数据收集、数据分析和诊断结果三个主要部分组成。
首先，系统需要从多个数据源收集医疗相关数据，如病历、影像和实验室检验报告等。
然后，利用AI技术对这些数据进行分析，提取关键特征，构建模型，并通过训练模型进行疾病诊断。
最后，系统将诊断结果呈现给医生，协助其做出最终诊断。
3. 数据收集与预处理在智能医疗辅助诊断系统中，数据的可靠性和多样性对系统的性能至关重要。
因此，系统应能够从不同的数据源中收集到足够的医疗数据，并对这些数据进行预处理。
预处理阶段包括数据清洗、数据集成和数据标准化等步骤，以确保数据的一致性和准确性。
4. AI技术的应用AI技术在智能医疗辅助诊断系统中起到关键作用。
其中，机器学习和深度学习是最常用的技术手段。
机器学习算法通过分析输入数据的特征，并通过模型训练来预测未知输出。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。
而深度学习算法则利用多层神经网络结构进行学习和预测，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
5. 智能辅助诊断过程智能医疗辅助诊断系统的核心是基于AI技术进行疾病诊断的过程。
在这一过程中，系统会根据患者的医疗数据，在训练好的模型上进行预测，并生成诊断结果。
然后，系统通过患者的个人信息、病史和临床经验等综合考量，结合AI的诊断结果，给出最终的诊断意见。
6. 智能医疗辅助诊断系统的优势与挑战智能医疗辅助诊断系统的应用带来了许多优势。
基于人工智能的中医辅助诊断系统研究
基于人工智能的中医辅助诊断系统研究中医辅助诊断系统的研究及应用随着人工智能技术的快速发展，它正在逐渐应用于各个领域，包括医疗行业。
中医作为中国传统医学的重要组成部分，有着悠久的历史和丰富的临床经验，但其中的诊断过程却常常依赖于经验和医生的主观判断。
基于人工智能的中医辅助诊断系统的研究，旨在利用先进的计算机技术和大数据分析，为中医诊断过程提供科学、客观、准确的辅助。
中医辅助诊断系统的研究首先要解决的问题是中医诊断的标准化。
中医的诊断常常涉及到观察患者的面色、脉搏、舌苔等多个方面，而不同的医生可能会得出不同的诊断结果。
为了减少主观性的干扰，研究人员正在努力建立中医诊断的标准化模型。
通过从大量的中医临床案例中提取特征，利用机器学习算法进行分类和预测，系统可以根据患者的症状和体征来生成准确的诊断结果。
中医辅助诊断系统的另一个重要研究内容是中医知识图谱的构建。
中医的理论体系包括经络学、脏腑学、病机学等多个方面，涉及到大量的知识和经验。
为了更好地利用这些知识，研究人员正在构建中医知识图谱。
中医知识图谱是一个结构化的知识库，包含了中医疾病、证型、治疗方案等各个方面的信息。
通过将患者的症状与知识图谱进行匹配，辅助诊断系统可以提供进一步的诊断建议，并给出相应的治疗方案。
此外，中医辅助诊断系统的研究还面临着语义理解和自然语言处理的挑战。
中医经典文献中使用了大量的专业术语和独特的表达方式，这对于智能系统来说是一个难题。
研究人员正在探索如何通过自然语言处理和机器学习技术，将中医文献中的知识转化为可计算和可理解的形式，从而更好地支持中医辅助诊断系统的设计和开发。
与此同时，中医辅助诊断系统的应用也面临着一些挑战。
首先是数据的获取和质量问题。
中医临床数据的收集相对困难，且数据的质量参差不齐。
为了解决这个问题，研究人员正在积极建立中医临床数据库，并采用数据清洗和预处理的方法来提高数据的质量和可用性。
其次是系统的可解释性和可信度问题。
基于人工智能的智能医疗辅助诊断系统设计
基于人工智能的智能医疗辅助诊断系统设计近年来，随着人工智能技术的不断发展，智能医疗辅助系统也日渐成为医疗行业的热门话题。
尤其是在医疗资源匮乏的地区，由于医疗资源的缺乏，导致了很多病人得不到及时、准确的环节诊断，这时候基于人工智能的智能医疗辅助诊断系统就能够解决这一问题。
一、智能医疗辅助诊断系统的定义智能医疗辅助诊断系统是基于人工智能技术，将医疗学和计算机科学技术相结合，对病人的病情信息进行收集、分析、处理和预测，以辅助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
智能医疗辅助诊断系统可以根据病人的个人资料、病情、病史等信息，为医生提供详细的病情分析和辅助诊断建议。
这些信息分析的结果是基于大数据分析和机器学习等人工智能技术算法所得出的结论，更加准确和可信。
二、智能医疗辅助诊断系统的设计智能医疗辅助诊断系统的设计应该从以下几个方面考虑：1、数据采集智能医疗辅助系统需要从病人的数据中收集信息，这些数据包括病人的身体状况、生命体征、病史等信息。
数据收集的过程需要使用各种传感器和设备，这些设备应该与系统兼容。
2、数据处理数据处理是系统的关键部分，它是基于人工智能技术的重要组成部分。
通过对病人数据的处理，系统可以得出复杂的结论，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
在这方面，机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术都可以应用。
3、数据存储病人数据的存储需要使用安全数据存储技术，为病人和医生保证数据的安全和保密性。
4、用户接口用户接口是智能医疗辅助系统的重要部分。
它应该具备友好的用户界面，便于医生和病人使用。
它还应该提供多种语言版本和培训资源，使其可以全面有效地传达信息。
三、智能医疗辅助诊断系统的优点1、减轻医生的负担智能医疗辅助系统可以快速获取病人病情信息，并与大量数据进行比较和分析，从而为医生提供应用于细致、详尽的病例简报，减轻医生的诊疗压力，提供更好的检查和诊断。
2、降低诊断和治疗成本智能医疗辅助系统可以通过对病人病情信息的分析和处理，提供准确的检查结果和诊断建议，避免了多次检查、多次就医等情况，减少了医疗资源的浪费，同时减低了病人的负担。
人工智能辅助的医疗诊断系统
人工智能辅助的医疗诊断系统第一章：引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来快速发展的一个领域，其在医疗诊断上的应用备受关注。
人工智能辅助的医疗诊断系统是利用计算机技术和人工智能算法，通过分析大量的医学数据和病历信息，辅助医生进行疾病诊断与治疗方案制定的系统。
本文将从系统的工作原理、优势以及存在的挑战等角度探讨人工智能辅助的医疗诊断系统。
第二章：工作原理人工智能辅助的医疗诊断系统基于大数据分析、机器学习和深度学习等技术，通过收集和整理医学数据库中的病历资料和临床数据，对疾病进行模式识别和分类。
系统通过建立复杂的模型和算法，将输入的医学数据与已有的数据库进行比对和分析，得出可能的诊断结果并提供给医生参考。
医生可以根据系统提供的建议结合临床判断和经验，最终确定最合适的诊断和治疗方案。
第三章：优势人工智能辅助的医疗诊断系统具有多重优势。
首先，系统可以处理大量的复杂临床数据和病历资料，实现全面和准确的疾病分析。
其次，系统能够迅速获取最新的医学研究成果和临床指南，更新和优化诊断和治疗方案。
另外，系统能够通过云计算的方式，实现跨地域和跨部门的数据共享与协同工作，提升医疗水平和效率。
此外，人工智能辅助的医疗诊断系统还可以提供辅助决策的功能，通过大数据分析，为医生提供更加科学和客观的参考意见，避免主观因素对诊断结果和治疗方案的影响。
第四章：存在的挑战虽然人工智能辅助的医疗诊断系统具有众多优势，但也存在一些挑战和困难。
首先，系统的建立和维护需要大量的人员、技术和资源支持。
医学数据库的建立和维护需要专业的团队，而系统的算法和模型的优化需要深度学习和人工智能专家的支持。
其次，系统涉及的医学数据隐私和安全问题也是一个重要的挑战。
医学数据库中包含大量的个人身体健康信息，如何保证数据的隐私、安全和合规性是一个值得思考的问题。
此外，系统的诊断结果和治疗方案仍然需要医生的判断和确认，防止系统产生误诊或漏诊的情况发生。
基于大数据的中医智能辅助系统
基于大数据的中医智能辅助系统在当今数字化时代，大数据技术正以惊人的速度改变着各个领域，医疗行业也不例外。
中医，作为我国传统医学的瑰宝，拥有着悠久的历史和丰富的经验。
将大数据技术与中医相结合，开发中医智能辅助系统，无疑为中医的传承与发展注入了新的活力。
中医智能辅助系统，简单来说，就是利用大数据的优势，为中医的诊断、治疗、预防等环节提供智能化的支持和帮助。
它并非要取代中医医生的角色，而是作为医生的得力助手，提高医疗效率和质量。
那么，这个系统是如何运作的呢？首先，它需要大量的数据支持。
这些数据来源广泛，包括医院的病历记录、患者的症状描述、中医的诊断结果、治疗方案以及用药情况等。
通过对这些海量数据的收集、整理和分析，系统能够挖掘出其中隐藏的规律和模式。
比如说，对于某种疾病，不同的中医医生可能会根据患者的个体差异给出略有不同的诊断和治疗方案。
大数据分析可以找出这些方案中的共性和差异，从而为后续的诊断提供参考。
当新的患者前来就诊时，系统可以根据患者的症状输入，与已有的数据库进行比对和分析，给出可能的诊断结果和治疗建议。
在诊断方面，中医智能辅助系统可以帮助医生更全面、准确地收集患者的信息。
中医诊断讲究望、闻、问、切，然而在实际临床中，医生可能会因为时间限制或其他因素，导致信息收集不够完整。
而系统可以通过预设的问题和选项，引导患者详细描述症状，同时结合图像识别技术，对患者的面色、舌苔等进行初步分析，为医生提供更多的诊断依据。
在治疗方面，系统可以根据患者的病情和体质，推荐合适的中药方剂和针灸穴位。
同时，还可以提供药物的剂量、用法以及注意事项等。
这不仅能够提高治疗的准确性，还能减少医生因经验不足或记忆失误而导致的错误。
此外，中医智能辅助系统还可以在预防疾病方面发挥重要作用。
通过对大量人群的健康数据进行分析，系统可以发现某些疾病的发病趋势和高危因素，从而为公众提供个性化的预防建议。
比如，对于容易患高血压的人群，系统可以建议他们调整饮食结构、增加运动、保持良好的心态等。
人工智能和大数据在医疗诊断中的应用案例
人工智能和大数据在医疗诊断中的应用案例随着科技的进步，人工智能和大数据已经逐渐成为各行业的重要工具。
在医疗行业中，人工智能和大数据也扮演了越来越重要的角色。
它们可以帮助医生更快速、准确地识别病症，提高医疗质量，降低误诊率。
下面将介绍一些人工智能和大数据在医疗诊断中的应用案例。
一、帮助诊断视网膜病变视网膜病变是一种让人们失明的疾病，对医生的技能要求非常高，包括视网膜病变的位置、大小、颜色等。
人工智能和大数据可以帮助医生更准确地发现视网膜病变。
例如，谷歌深度学习算法已经可以通过病患的眼睛扫描图像来帮助分析患者的视网膜病变，快速给出有效的诊断，提高准确性。
二、帮助诊断肺部结节肺癌是全球最严重的健康威胁之一，但对于肺部结节的检测也十分困难，如果肺癌过早发现，有可能会引起误诊。
通过人工智能和大数据的技术，可以更快速更准确地找到和分析肺部结节。
例如，微软开发了一种名为Project Hanover的人工智能研究，通过训练神经网络来检查X射线，能够准确检测出肺部结节的大小以及其他有助于诊断和治疗的信息。
三、辅助医生做出心电图诊断调查显示，因为心电图过于复杂，医生误诊率非常高。
谷歌DeepMind开发的人工智能就可以分析数据、预测所需的卫生水平，并在短时间内向专业医生发送报告。
此外，心电图被即时转移到深度神经网络中，配合数据来提供有价值的治疗建议。
四、尝试预先识别自闭症人工智能不仅可以用于诊断病症，还可以用于预先识别患者是否有患自闭症的趋势。
早期预测能够更好地帮助医生和家长来进行干预，尽早予以治疗。
IBM正在开发一种名为ASD（自闭症诊断）的人工智能，该系统能够分析大量数据，以判断患者是否有自闭症的风险。
五、帮助医生提高个性化治疗基于大数据的个性化治疗是医学的未来趋势之一。
利用人工智能和大数据的技术，可以对大量的患者病例和实验数据进行分析，从而找出每个患者的优势和劣势，并制定个性化的治疗方案。
这些技术不仅有助于提高治疗效果，还有助于更好地理解疾病的特征和机制，为今后制定治疗方案提供更多思路。
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清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
3
人工智能定义
人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得 知识并使用知识的科学。
人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的 智能工作。
人工智能既是一门计算机科学的分支学科，同时又涉及到心 理学、哲学和语言学等学科。
2018/3/21
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
4
人工智能的历史演变
50-70年代 逻辑推理 利用逻辑推 理能力实现 智能
70-90年代 知识工程 专家系统， 知识总结和 挖掘
70-90年代 数据挖掘 机器学习， 深度学习， 数据分析， 数据挖掘
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
5
人工智能的子领域
医疗分析数据模型 Medical Data Model for Analysis
医疗健康业务数据 Medical Data
基于人工智能的 研究平台 （
Research Plf）
数据采集 Data Collection from Patients
ETL(Extract Transform Load)
2018/3/20
8
大数据的核心价值：预测 & 数据挖掘
• Google首次预测美国流感爆发
2018/3/21
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
9
我国健康医疗领域的大数据战略
《关于运用 大数据加强 对市场主体 服务和监管 的若干意见 》
国办发 [2015]50号
《促进大数据 发展行动纲要 》
国办发[2016]47号 《国务院办公厅关于
陷风险，缩短时间
4
基于无监督学习网络 的辅助生长激素用药 剂量调整
辅助生长激素用量调整
利用CNN+随机过程 网络，实现动态调整 生长激素用量
Medthink 矮小症专科标准化诊疗中心——支持基层医院的专科开诊
Medthink 矮小症 AI算法
围绕矮小症诊疗框架的 一系列辅助AI算法
小儿生长发育 AI云
2012年：舍恩伯格首次提出了大数据的 4V 特 点 ：Volume, Velocity, Variety, Value, (Veracity)
2006年：提出 “云计算”概 念。云计算的 出现真正突出 了“大数据” 的价值。“云 ”是高速公路 ，是支撑，“ 大数据”是汽 车，是价值所 在。
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
Medthink 矮小症专科AI SAAS
服务于基层医院成功开展矮小症专科 SAAS的方式
生长发育 专科医生 工作站
Medthink 矮小症专科支持服务
提供客户开展专科需要诊断和 器械
合作医院未开设 的检验项目，外 包提供，按每次 每项目收取分成
医生培训 与会诊转 诊支持
自主开发，用于 面部形态学识别 ，辅助诊断，投 放分成
知识表 述
机器学 习
深度因 果推理
自然语 言处理
深度学 习
自然语 言生成
深度问 答系统 （认知 计算）
虚拟个 人助理
图形分 析
社交网 络分析
传感器 /物联
网
机器人
推荐系 统
仿真建 模
可视化
音频/ 语音分
析
图像分 析
机器翻 译
PWC：2017
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
6
目录
什么是人工智能 大数据与人工智能 人工智能在健康医疗领域中应用
基于医疗大数据的智能辅助诊疗
杨吉江 (Yang Ji-Jiang)
清华大学信息技术研究院 （数字医疗健康工程研究中心）
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
1
目录
什么是人工智能 大数据与人工智能 人工智能在健康医疗领域中应用
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
2
目录
什么是人工智能 大数据与人工智能 人工智能在健康医疗领域中应用
④辅助生长激素 剂量调整
骨软骨 发育不 全、粘 多糖症
②Turne r综合征
Medthink 系统 ：将一系列专科关键诊疗场景的医学专家经验AI化
模型
用途
特色
1
基于AdaBoost集成 学习模型的面部疾病 特征提取
人脸内分泌综合症特征识别
可以集成CNN网络， SVM等不同学习机模 型
基于Gabor小波变换
甲状腺功 能判断
库欣综 合征
GHD 甲减
假性甲 旁减
体 型
消瘦
内科疾病、 精神心理、 神经性厌食
⑤假性甲状 旁腺功能低 减
矮小
正
测
常
量
生 长 速 率
正 常
①筛查智能辅 助，结合体征 和人口学特征
异
⑨面部形态学
常
识别，Turner
筛出
体 型
畸形
正常
不对称
畸形综 合症
家族性 ，体制 性生长 延迟
③生长激 素匮乏
18
截止到2015年，IBM的 Watson已经阅读了从 1967年到2000年的470 万份专利和1100万份医 药期刊
数据包括电子病历、放射 影像报告、病理报告、化 验结果、医生病程记录、 医学文献
IBM Watson 肿瘤解决方案
吸纳了300多份医学期刊、 200余中教科书以及近1500 万页的文字
基础性战略资源
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
10
健康医疗大数据(Health and Medical Big Data)
电子病历与诊疗记录 (Electronic Medical Records)
含问诊信息、病程记录、病史 信息，疾病诊断信息，治疗过 程，随访过程，环境信息等
保险与支付 (Insurance and Payment)
促进和规范 健康医疗大数据应用 发展的指导意见》
国家发改委成立 医疗大数据国家
工程实验室
构建电子健康档案、电子病历数据库 建设覆盖公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品 供应、计划生育和综合管理业务的医疗健康管理 和服务大数据应用体系。 探索预约挂号、分级诊疗、远程医疗、检查检验 结果共享、防治结合、医养结合、健康咨询等服 务，优化形成规范、共享、互信的诊疗流程。
基层医生需要的专科AI——以矮小症为例
基层医生看不了矮小症的两大原因：
1 诊疗规则复杂； 2 关键诊疗节点缺乏经验。
矮小症Medthink专科AI产品：
关键诊疗节点AI+ 支持指南的规则树
低
肥胖
⑦面部形态学 识别，GHD和 库欣筛出
畸 形
⑧库欣综合 征判断
库 欣
判
断
人
脸
形 ⑥态甲状腺功
排 畸
能低减判断
发育靠后6%~10%转诊至 市妇幼
筛查中发现后转诊率50% 计算 每年门诊筛查人群1.2万
疑难病例向协和 转诊
约0.54%为疑难 患儿
生长发育 患者服务 平台
……
第三方产品， 用于临床中体 重持续监测， 辅助诊断，一 次性销售
个性化用药i服务 生长发育相关保 险
Medthink 矮小症专科标准化诊疗中心—— KOL医教研协作支持
北京协和医院牵头，小儿生长发育协作组
生长发育专科研究数据平台 协作组成员开展专科协同 专科科研的工作平台
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
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医疗中的人工智能
通过精确模拟和仿真 ，可以显著提升培训 的专业性和效果，如 VR
培训
健康 保持
如机器人辅助 生活，对话等
科研
如机器人辅助 生活，对话等
临终 关怀
人工 智能
如机器人手术，自我 健康管理，合理用药 等
治疗 处置
决策 支持
利用AI及物联网，让人们 可以做到自我健康管理， 并保持健康
一级预防 Primar 社区医P院ryevention
社区服务站
风险因素管理(Risk Factors Management) 生活方式干预(Lifestyle Intervention) 运动管理(Exercise Management)
二级预防 Secondar Preveyntio 基基层层专综科合医医院院 n
AI：早期预测、干预、危险生活方式分析等
痴呆症的诊断
在一些高收入国家，5-6成的痴呆病人并没有被发现， AI：早期发现，准确度可以高达90%
乳腺癌的诊治
在欧洲，发射科大夫缺口自2012-2025年以16%速度递增 AI：降低诊断时间，帮助大夫进行快速决策
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
利用大数据赋予我们洞察未来的能力
• 预测和分析群体疾病的发病规律 • 分析我国疾病谱
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
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基于医疗健康大数据的智能辅助医疗服务系统
大数据 + 人工智能
医疗业务系统 Medical Busi.
Sys.
转化（Translations ）
Researchers
清华大学信息技术研究院 数字医疗健康工程研究中心
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三级乃至多级诊疗体系
➢要做自己能做的事 • 基层要充分利用与基层基础的机会，利用
成熟的智能技术开展健康知识普及，疾病 筛查、预防和干预工作 • 综合医学中心则重点研究疾病规律和诊疗 方法 • 利用现代信息和网络等技术实现医学中过穿戴式设备的 监测，让医生等可 以对病人某些症状 进行早期判断
诊断
减少误诊、提高 诊断效率和准确 性
帮助医生在医疗服务过程 中进行决策，以便及时采 取有效方法