据雷锋网(公众号:雷锋网)了解,临床决策支持系统通常利用自然语言处理技术对医院多源异构数据进行结构化处理、语义理解、映射术语标准,深度学习算法模型根据标准诊疗路径,判断医生决策的合规、合理、准确性,在此基础上帮助实现智能鉴别诊断、风险预测、治疗方案推荐、单病种质控等,医疗AI系统通过提醒功能引导规范诊疗行为。
CDSS赛道玩家众多,训练算法的技术核心都相差不多。但就像“世上没有两片完全相同的叶子”,惠每科技的特点和自信来源于两点。
“我觉得专注是做好一个产品的重要特质。我们是极少数四年如一日只做CDSS的,在研发和训练上投入的精力更多,积累会更多一点。第二个优势,我们有权威医学知识库的使用权,在这个基础上面,我们研发产品会更快一点,起步也相对比较高。”张奇说。
CDSS作为一个广义的概念,在应用场景、辅助对象、怎样辅助等领域均有细分。例如按辅助对象就可划分服务医生、护士、医技、医务科主任、临床主任等。在服务医生类别中,又包括医生开医嘱时候使用、写病历文档时候使用或者在手术前后去使用。在不同场景的不同环节中,CDSS的产品形式也不同。
张奇表示,惠每CDSS满足不同用户的不同场景需求,现已开发辅助医护技进行诊断治疗决策的专科CDSS、围手术期CDSS、全科CDSS,以及辅助科室进行医疗质量管理的单病种过程质量管理系统、患者全景数据管理平台等,形成医院质量的全过程化、实时化闭环管理。
回顾惠每科技四年来产品的打磨历程,张奇表示,CDSS注重的是应用积累。
“老实说技术方面大家不会有太多差异,但随着落地的客户越多越深入,获得临床的反馈会越多,应用效果亦如滚雪球般,会越来越好,得到的模型会越来越准确。”
本文转自“雷锋网”
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