تشخيص وعلاج الذكاء الاصطناعى يؤدي إلى تغييرات داخل وخارج المستشفيات

في عيادة قسم الجهاز التنفسي في مستشفى هايه في تيانجين ، يعالج نائب الأطباء وانج هيرونغ مريضًا يسعل لمدة أسبوعين. بعد أن دخلت عبارة "السعال ، الحمى" على الكمبيوتر ، ظهرت لوحة تحليل ذكية على الجانب الأيمن من الشاشة ، مما يدل على أن تقرير المريض CT منذ 3 أشهر تم استرداده تلقائيًا ووصفه بأنه آفة التليف الرئوي المعتدل في الفص السفلي من الرئة اليمنى ؛ في الآونة الأخيرة ، تم تسليط الضوء على المؤشرات الالتهابية مثل البروتين التفاعلي المرتفع C - وعدد خلايا الدم البيضاء غير الطبيعية في روتين الدم ؛ تسرد المسودة الأولية للسجل الطبي المهيكل التشخيصات التفاضلية مثل "المجتمع - المكتسب الالتهاب الرئوي" و "التفاقم الحاد للمرض الانسدادي الرئوي المزمن" وفقًا لتوصيات الفحص ومراجع الأدوية.

قال وانغ هيرونج إنه في الماضي ، عند الوصول إلى الصور ، كان من الضروري تذكر مسار التشغيل 3 مستويات لنظام PACS ، ويسترجع التاريخ الطبي يدويًا عن طريق تسجيل الدخول إلى نظام EMR ، والتبديل إلى نظام LIS للتحقق من نتائج حساسية الدواء قبل الوصف ؛ الآن ، ستدفع الذكاء الاصطناعي المعلومات بنشاط بناءً على سيناريوهات التشخيص وعلاج ، وتوفير الأطباء 5 دقائق على الأقل.

وراء هذه الدقائق الخمس التي تم إنقاذه ، يكمن الذكاء القوي لنظام المستشفيات الأصلي منظمة العفو الدولية التي أنشأها حل تيانهي للمستشفيات الأصلية لمنظمة العفو الدولية.

قدم Kang Bo ، قائد البرنامج والمدير العام لشركة Tianjin Zhilin Tianhe Technology Co. ، Ltd. ، أنه عندما يقوم الأطباء بإدخال الكلمات الرئيسية مثل "السعال" و "الحمى" ، يمكن لمحرك معالجة اللغة الطبيعية لنظام المستشفى الأصلي منظمة العفو الدولية تحليل النوايا السريرية وراء الكلمات الرئيسية ، تمامًا مثل "فهم" الاحتياجات غير المكررة للأطباء ؛ تتم مزامنة تقنية دمج البيانات المتعددة الوسائط وتربطها البيانات المتناثرة مثل التصوير والاختبار والسجلات الطبية ، تجمعها بنشاط لتشكيل سلسلة معلومات كاملة للمريض ، وينهي معضلة "الأطباء الذين يبحثون عن البيانات".

في السيناريوهات الطبية التقليدية ، تعتبر البيانات "ملف" ثابتًا يحتاج إلى الاستعلام يدويًا ، ولكن مدفوعًا بـ "دماغ AI" ، ستدفق البيانات ديناميكيًا مع سيناريو التشخيص والعلاج. أعطى Kang BO مثالاً على أنه في سيناريو التشخيص والعلاج الذكي المدعوم على أساس أنظمة المستشفيات الأصلية من الذكاء الاصطناعي ، عندما يفكر الأطباء في ضبط المضادات الحيوية ، سيقوم النظام تلقائيًا بربط ثلاث أجزاء من المعلومات: نتائج حساسية المخدرات في ثقافة البلغم للمريض ، وتاريخ الحساسية في المخدرات السابقة ، ومعايير إدارة المضادات الحيوية في المستشفيات. بعد التحقق ، سيتم إنشاء توصيات الدواء لحل مشكلة مجزأة وعدم التعاون في العملية الذكية من المصدر.

بالإضافة إلى ذلك ، تكون قوة الحوسبة الحافة مسؤولة عن ردود الفعل على مستوى المللي ثانية بعد إدخال الكلمات الرئيسية ، مما يجعل اللوحة الذكية "على الاتصال" ؛ قوة الحوسبة المحلية هي المسؤولة عن دعم الانصهار العميق واستدلال البيانات متعددة الوسائط ، مما يضمن توصيات تشخيصية دقيقة.

وفقًا للبيانات المقدمة من مستشفى Haihe في Tianjin ، بعد ثلاثة أشهر من تنفيذ سيناريوهات التشخيص والعلاج الذكي ، زاد متوسط ​​عدد زيارات أطباء العيادات الخارجية بشكل كبير ، وقد تحسن إلى حد كبير اكتمال السجلات الطبية.

خلال فترة التعب من الطبيب في منتصف النهار ، يتذكير الوقت AI - بدرجة كبيرة من معدل إغفال التاريخ الطبي ويقلل بشكل كبير من خطر التشخيص الضائع. وقال يانغ وانجي ، مدير مستشفى هايه في تيانجين.