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2025年1月
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我國人口眾多，醫療資源分布不平衡，大部分疾病醫生都要借助影像呈現的方式進行病理診斷。為緩解醫療資源緊張的問題，隨著人工智能、大數據等技術在醫療領域的興起，曙光針對醫療影像行業的實際需求，精心打造人工智能醫療影像診斷機器人。該機器人集成機器學習庫與醫學圖像處理庫，能夠精準完成醫療影像中的疾病定性、定位和定量的智能分析，幫助醫生進行快速精準的診斷。大幅提高了診斷效率，降低了誤診率和漏診率。
支持肺部、乳腺等十多個病種
針對特定疾病識別率高達90%
影像識別的3D卷積神經網絡算法進行優化
支持標準DICOM、HL7標準接口
高度集成一體化系統，降低部署對環境要求
多種容錯技術，保障系統安全
人工智能醫療影像智能診斷機器人系統集成機器學習庫與醫學圖像處理庫實現免部署集成一體化系統。系統囊括了目前大部分醫學圖像處理與分類的算法，充分保證了系統的實用性與先進性。
目前包含兩個主要診斷功能：疾病識別與相似病例檢索。疾病識別功能采用傳統模式識別技術與最新深度學習技術對輸入影像進行分析與學習，構建診斷模型。同時，模型具備進化功能，能夠在診斷中不斷地優化模型，從而使得模型能更為貼切地反映真實世界的狀況，達到高精度的診斷目標。
病灶識別與評估功能，能識別與顯示病灶位置、大小等關鍵信息，并仿照國際著名病情分級和病種語義字典標準RadLax，以規范化的格式，自動輸出診斷報告。相似病例檢索功能，可根據病例間的特征，尋找最為相似的病患病例，為目標患者的診斷與治療提供可靠的參考。經過對3820例病例的實驗測試，曙光智能閱片系統在肺部CT影像的11種疾病識別率高達90%。
AI+強大的電子病歷庫和圖像處理庫，實現醫學影像自動診斷分析，提升診斷效率和質量；減少人工投入，解決醫生資源不足問題。
強大的醫學影像數據分析能力，提高影像診斷精準度，降低誤診率和漏診率。
遠程醫學影像診斷，實現頂級醫療資源的實時共享，緩解醫療資源分布不均衡問題。
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