开源AI助力医疗革新:OCR系统与知识图谱构建

在医疗健康领域,数据的整合和分析对于提升临床决策、优化患者护理和加速科研发现至关重要。思通数科AI平台通过构建医疗知识图谱,从海量医疗文本中提取关键信息,助力医疗服务智能化。我们的平台体验地址是:https://nlp.stonedt.com/ 即刻体验,感受数据管理的革命性变化。

一、系统概述

思通数科AI平台,结合了前沿的产品特性、行业需求和用户场景,提供了一个全面的医疗知识图谱构建方案。该平台运用深度学习和自然语言处理技术,自动从医疗文献、病历报告和医学影像中提取关键信息,构建动态更新的医疗知识库,提高数据管理效率,支持临床决策。

二、应用场景

  1. 一家肿瘤医院的研究团队,需要从成千上万的病理报告中提取癌症基因突变信息。思通数科AI平台通过精准的关系抽取技术,自动识别并关联基因突变与药物反应,为个性化治疗方案的制定提供了数据支持。该应用采用了基于深度学习的文本挖掘模型,实现了对病理报告的自动化分析。
  1. 某市卫生信息中心负责管理全市居民的健康档案,他们利用思通数科AI平台的OCR技术和文本挖掘能力,从非结构化的医疗记录中提取居民的慢性病发病史和治疗信息,构建了全市居民健康档案的知识图谱,为公共卫生政策的制定提供了数据支持。

  2. 一家制药公司在进行新药研发时,需要分析药物成分与疾病治疗之间的关联。思通数科AI平台通过其先进的自然语言处理技术,从医学文献中自动提取药物成分、疾病类型和治疗效果等信息,构建了药物研发知识图谱,加速了新药的研发进程。

三、客户案例

  1. 某省级综合医院,年接诊量超过百万,面临海量医疗数据的管理难题。通过部署思通数科AI平台,医院成功实现了病历信息的自动化提取和知识图谱的构建,系统在高并发环境下响应迅速,识别率达到98%,准确率保持在99%以上。医院的数据处理效率提升了60%,显著减轻了医护人员的工作负担,客户反馈极为正面。

  2. 一家专注于罕见病研究的生物技术公司,需要从大量的临床试验数据中提取关键信息。使用思通数科AI平台后,公司能够快速识别出罕见病的遗传模式和潜在治疗靶点,构建了罕见病知识图谱。系统的识别率和准确率均达到了97%以上,极大地加速了药物研发进程,客户对平台的高效性能表示高度认可。

  1. 一家连锁诊所集团,管理着数十家诊所的患者数据,需要统一管理和分析这些数据。通过应用思通数科AI平台,集团成功实现了患者病历的自动化处理和知识图谱的构建,系统在多用户并发访问下表现稳定,识别率和准确率均超过96%。集团的数据分析效率提高了50%,客户对平台的稳定性和准确性表示满意。

四、运行环境

五、产品体验/联系我们

思通数科AI平台是一个开源免费的医疗知识图谱构建工具,它通过先进的AI技术,帮助医疗机构和研究人员高效地管理和分析医疗数据。立即体验产品,亲身感受如何高效管理医疗数据。

体验地址:++https://nlp.stonedt.com++

或通过网络搜索"思通数科AI多模态能力平台"

相关推荐
YRr YRr3 分钟前
深入解析最小二乘法:原理、应用与局限
算法·机器学习·最小二乘法
梭七y4 分钟前
(自用)机器学习python代码相关笔记
笔记·机器学习·sklearn
阿里云云原生6 分钟前
ApsaraMQ Serverless 能力再升级,事件驱动架构赋能 AI 应用
人工智能·架构·serverless
智兔唯新16 分钟前
【AIGC】AI工作流workflow实践:构建工作日报
人工智能·prompt·aigc
在下小吉.26 分钟前
【传知代码】图像处理解决种子计数方法
图像处理·人工智能
go2coding28 分钟前
雷军回应AI克隆声音恶搞事件;小米发布澎湃OS 2 AI新特性
人工智能
T0uken43 分钟前
【机器学习】逻辑回归
人工智能·机器学习·逻辑回归
weixin_307779131 小时前
研究深度神经网络优化稳定性,证明在一定条件下梯度下降和随机梯度下降方法能有效控制损失函数
深度学习·机器学习·dnn
向向20242 小时前
TIFS-2024 FIRe2:细粒度表示和重组在换衣行人重识别中的应用
人工智能·机器学习·支持向量机
墨@#≯2 小时前
回归与分类中的过拟合问题探讨与解决
机器学习·分类·回归·正则化·过拟合