ET医疗大脑

阿里云致力于同医疗领域的参与者一起,专注,谨慎,聪明的应用数据智能,来协助医生,护士为患者提供更好的医疗服务,挽救更多生命。

我们解决医疗行业的核心问题

医疗质量管理

通过对临床数据和医院运营数据的分析,结合各级部门对医疗质量标准的管理,综合运用阿里云自然语义分析、智能算法能力,对病历/病案质量,临床路径标准等进行自动监测和分析。大幅度降低因各类“错误书写”和“信息缺失”造成的医疗事故,提高医疗服务质量,实时对医疗机构的服务质量进行提示和统计管理。

精细化运营分析

利用阿里云智能分析算法,对医疗机构和区域医疗的运营核心指标(包括收入、利润、门急诊/住院、抗菌药管理等700余个重点关心的指标)、上级主管部门考察的重点指标(根据主管部门要求设置,并在云端定期更新)进行跟踪分析,跟踪预测指标走势,第一时间发现异常情况,并对核心指标的影响因素进行分析,找到影响核心指标的关键因素和科室,为制定管理策略提供参考。

人工智能能力接入

面对各类单点的人工智能能力(图像,语音,临床辅助决策等),通过阿里云自主研发的“统一人工智能和数据集成平台”,医疗机构可以实现一站式智能应用对接,提供可视化应用管理,安全数据对接,统一数据脱敏,和异构数据快速集成等能力。医疗机构和客户可以因此安心对接阿里云生态内各优秀的人工智能算法。

智能资源调度

“床位不够用”;“CT排队时间长”;“儿科急诊排队长”等等问题每天在各类机构出现,利用历史数据和城市级别的其他数据可以智能分析和预测机构面临的医疗需求,有效优化资源的使用,让合适的患者获得合适的医疗服务。

数据汇集,动态感知,智能医疗

ET医疗大脑在医疗健康行业的各个场景下,帮助客户和合作伙伴创新实践,挖掘数据价值

建德市第一人民医院

痛点:

院内医疗服务质检管理目前更多依赖事后统计,病案抽查等手段,仅能解决一部分的医疗服务质量管理的需求,存在大量管理盲区。

解决方案:

根据医疗质量管理需求,综合分析院内各系统数据-门急诊电子病历,HIS,手麻,PACS等,实时分析和预测,从患者的处方质量,关键信息提示,诊疗时间管理等方方面面做到风险提示,提前感知,关键问题识别等。

实现价值:

提高医疗质量管理效率,对于可以实时解决的问题(例如关键临床信息遗漏),做到及时提醒及时修正,减少医疗事故发生的可能,提高医疗服务质量。

杭州市儿童医院

痛点:

儿童医院门诊周期性波动明显,繁忙季节医护资源紧张,对病人就医体验也造成不利影响,对内如何做好业务状况分析与预警,从预案和激励两方面入手优化医护资源配置,对外如何打破信息鸿沟,引导患者合理就医

解决方案:

对门诊数据进行深度挖掘,从业务量、业务耗时、病患情况等多个角度出发,建立门诊繁忙度评价模型,并通过智能预测技术进行业务量预测,指导医护资源配置,最后通过可视化的交互手段,从管理者、医护、病人的不同视角进行展示和引导。

实现价值:

帮助医院管理者实时把握门诊业务状况与定位问题,提前做好医护资源规划;帮助医护人员及时发现服务提供过程中的异常状态,做好实时调度;帮助患者更全面地了解医院各科室忙闲状态和趋势,选择更合理的就医时机,同时也通过信息的互通增进对医院状态的了解,缓解医护矛盾。

医学影像智能读片

痛点:

通过各类医学影像进行疾病筛查,诊断和长期管理已经成为主流的临床工具,但各类影像和病理科医生的培养跟不上需求的增加,同时读片的工作目前几乎靠纯人工的时间支出,更加加剧了对有经验的专业医生的需求缺口。

解决方案:

通过大量的经过医生标注的医学影像数据,经过机器学习,可以训练机器智能读片,并将行业内各类医学影像智能读片能力,整合至阿里云医疗大脑统一输出给合作伙伴或客户。

实现价值:

辅助影像科医生快速读片,并能帮助检查可能遗漏的病变部分,提高医生看片准确率和效率。通过阿里云医疗大脑统一智能平台,降低医院接入智能能力的时间和成本,并保障安全数据管理。

青梧桐健康基因

痛点:

目前利用新一代高通量的基因测序技术,我们已经获取的海量的基因数据,并且从中发现了大量与疾病特别是慢性相关的基因数据。这些数据与临床信息相结合就能够描绘出与健康和疾病息息相关的,综合基因、表型、个体特征、生活方式、环境、地域、人种的全景图。然而,处理和分析海量的生命数据是传统的数据分析方法无法实现的。

解决方案:

通过阿里云的针对基因数据提供的一整套精准医疗计算,存储,传输平台,辅助以天池精准医疗大赛,汇聚全球超过10万算法科学家共同对海量数据下疾病的精准预测,产出全球领先的预测模型,为糖尿病的个性化治疗向前推进一大步。

实现价值:

通过阿里云数据计算平台的超强能力,和全球算法科学家共同的努力,对超过200个位点和临床数据通过机器学习,糖尿病预测准确率得到显著提升。

为医疗机构(区域)装上自己的医疗大脑

(以医院示意)

院内院外数据集成

数据清洗和仓库搭建

智能应用对接

各级智能指挥舱构建