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RealMedSci 自動(dòng)化醫(yī)學(xué)分析平臺(tái)

來源：泰然健康網(wǎng) 時(shí)間：2024年12月20日 20:34

利用大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、文本分析技術(shù)，為醫(yī)生提供人工智能工具，輔助醫(yī)生在醫(yī)學(xué)科研探索過程中進(jìn)行靈活的、高效的數(shù)據(jù)整合，讓醫(yī)生整理數(shù)據(jù)不再繁瑣。面向病因研究、診斷研究、治療研究、預(yù)后研究的自動(dòng)化分析模板引擎模板，支持醫(yī)療機(jī)構(gòu)高效率、高質(zhì)量地產(chǎn)生學(xué)術(shù)研究成果。

多源數(shù)據(jù)整合高效數(shù)據(jù)審查科研流程自動(dòng)化協(xié)同合作科研

應(yīng)用場(chǎng)景

臨床實(shí)驗(yàn)輔助

臨床實(shí)驗(yàn)中需要通過各種方法改進(jìn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，增強(qiáng)臨床實(shí)驗(yàn)在真實(shí)世界的結(jié)果可外推性。自動(dòng)化醫(yī)學(xué)分析技術(shù)可以通過臨床數(shù)據(jù)結(jié)合社會(huì)、心理多維指標(biāo)，更好的優(yōu)化臨床實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，并篩選適宜的患者隊(duì)列，降低實(shí)驗(yàn)中的干擾因素，更好的進(jìn)行臨床驗(yàn)證。

健康洞察與疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

自動(dòng)化醫(yī)學(xué)分析技術(shù)能夠參與疾病的篩查和預(yù)測(cè)，從行為、影像、生化等檢查結(jié)果中進(jìn)行判斷，對(duì)人體健康情況進(jìn)行評(píng)估，輔助疾病提早發(fā)現(xiàn)提早干預(yù)，并助力實(shí)現(xiàn)預(yù)防性醫(yī)療。

輔助藥物研發(fā)

生物醫(yī)學(xué)的海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)了制藥行業(yè)對(duì)人工智能的興趣，深度學(xué)習(xí)可基于測(cè)定數(shù)據(jù)和文本數(shù)據(jù)建立生物過程模型。深度學(xué)習(xí)和其它智能算法都有望對(duì)藥物研發(fā)產(chǎn)生重大影響。利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)，建立智能模型，通過模型推斷輔助探索藥物研發(fā)，降低研發(fā)成本，提高研發(fā)成功率。

輔助醫(yī)學(xué)教學(xué)與資格考試

借助自動(dòng)化醫(yī)學(xué)分析技術(shù)，使醫(yī)學(xué)教學(xué)更具備沉浸感、實(shí)訓(xùn)感，增加反饋信息，并將醫(yī)學(xué)教學(xué)與考試的理論、實(shí)際相結(jié)合，取得更好的教學(xué)效果。同時(shí)也可以助力在崗培訓(xùn)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化醫(yī)療科研平臺(tái)，通過互聯(lián)網(wǎng)教學(xué)或移動(dòng)教學(xué)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)終身教育。

為什么選擇RealMedSci自動(dòng)化醫(yī)學(xué)分析平臺(tái)

成為醫(yī)學(xué)研究離不開的分析工具

高效數(shù)據(jù)整合

處理醫(yī)療數(shù)據(jù)差異化，將多源異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)一聚合；清洗醫(yī)療臟數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量治理；解決醫(yī)療數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，為醫(yī)療科研自動(dòng)化應(yīng)用研發(fā)準(zhǔn)備高“營(yíng)養(yǎng)”的原材料。

智能數(shù)據(jù)標(biāo)注

優(yōu)良設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)標(biāo)注工具，極大提高數(shù)據(jù)標(biāo)注效率，降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量。同時(shí)融合知識(shí)自動(dòng)化服務(wù)技術(shù)，盡可能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)注的自動(dòng)化輔助工作，解決醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)注問題。

自動(dòng)化分析引擎

以“一站式”的人工智能平臺(tái)構(gòu)建全能堆棧，提供多統(tǒng)計(jì)分析方法、算法選型，算法訓(xùn)練，算法優(yōu)化，模型驗(yàn)證與應(yīng)用部署的全棧支持。解決算法選擇與引用的問題。以“平民化”的工具形態(tài)賦能醫(yī)療產(chǎn)業(yè)人員、醫(yī)療業(yè)務(wù)人員和醫(yī)療科研人員人工智能研發(fā)能力，解決醫(yī)療科研人員短缺和跨領(lǐng)域應(yīng)用專家的稀缺問題。

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