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基于NLP的多模态新冠EMR结构化融合应用项目 入选新冠疫情防控数智化优秀典型应用案例

基于NLP的多模态新冠EMR结构化融合应用项目 入选新冠疫情防控数智化优秀典型应用案例
2023-11-29 15:48:09 来源:中国创投网

近日,中华预防医学会“新冠疫情防控数智化优秀典型应用案例”发榜,由国家卫生健康委医疗管理服务指导中心与神州医疗联合申报的“基于NLP的多模态新冠EMR结构化融合应用”项目入选。该项目由神州医疗提供技术支撑,基于数智化技术,快速完成关键医疗信息的整合、提取与标准化,支持新型冠状病毒感染诊疗方案的制定,并为跨临床科研产出相关分析研究及患者电子病历(EMR)共享提供支撑服务。

在新冠疫情爆发后,来自全国不同医疗机构患者病历信息数据量庞大,且多源异构。一方面,有价值的数据资源散布在原始病历中无法应用,需去除冗余、标准化后才具备使用价值;另一方面,医疗机构需要基于已有的患者数据,学习针对这种新型疾病的诊疗经验,对患者进行快速、准确地诊断和治疗。

基于此背景,国家卫生健康委医疗管理服务指导中心与神州医疗合作建设“基于NLP的多模态新冠EMR结构化融合应用”,利用人工智能、大数据等数智化技术,对海量新冠临床数据进行深度挖掘和分析治理。通过建立全面的疫情数据平台,实现对疫情数据的汇总、结构化提取、规范化处理,提高信息处理速度,准确且高效地完成包括疾病症状、诊疗方式、检验化验结果等信息的提取和统计分析,为科学制定医疗救治指南提供数据支撑。

NLP自然语言处理流程图

此外,通过NLP(自然语言处理)对非结构化病历数据进行清洗、治理、加工,建立结构化数据库,还可以为跨临床科研产出相关分析研究及患者电子病历(EMR)共享提供重要支撑。

自然语言处理后的多模态结构化EMR数据融合

值得注意的是,项目中采用数据技术和工作流程还可以同步复制到不同医疗场景中。比如在医院内建立不同病种的单病种数据库,挖掘数据的应用价值;推广全院级跨模态的数据分析,充分利用医院存储的数据资源,进一步加大科研产出;在区域范围内,建设基于患者就诊数据跨医院、跨地区共享,真正打破信息孤岛,实现多中心临床试验数据传输共享系统,推进临床试验管理和研究,提升患者就医体验;作为潜在新发突发重大疾病的信息处理新范式,还可提供高效、快速的疾病临床信息提取方案,支持疾病起因、重要症状的归纳以及早期疾病诊疗方案的制定。

作为国内较早成立的医疗大数据与人工智能公司,神州医疗专注发展大数据、人工智能、云计算、机器学习、联邦学习、多模态等前瞻技术,坚持按照国际通用标准构建医学术语标准体系,形成以多组学、多模态的大数据融合-治理-分析闭环,打通了临床文本数据、影像数据、组学数据之间的壁垒,参与建设肿瘤、罕见病、心脑血管、肾脏病等国家重大疾病专病数据库平台,为临床科研高质量发展贡献力量。新趋势下,神州医疗正在依托技术驱动完成颠覆式的创新,实现多模态大模型、CV大模型、NLP大模型等升级,全面领跑多模态大数据医疗AI行业。

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责任编辑:kj005

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