人工智能赋能智慧医疗_智慧医院讲座PPT

Top 100 顶尖合作伙伴
产品嵌入临床工作流
部分合作医院名录
以上排名不分先后
70 : 1
以某省会城市三甲医院为例，日门诊量 超过 1 万人。 患者和医生数量比例高达 70 : 1， 医患比例严重失衡。
医患比例严重失衡
2017年，我国儿科医生缺口已经超过 20 万，医生总数仅有 10 万 人。但我国 0~14 岁的儿童约有 2.6 亿。这相当于平均 1 个医生 要服务2600 名儿童。而每个医生平均每 8 小时要接诊 60~80 位 患儿，甚至更多……
发布日期：2018年04月28日
（三）促进智慧医院发展。 鼓励将成熟的人工智能嵌入电子病历信息系统，发挥其 在智能分诊导诊，辅助信息采集，辅助检验、病理、影 像诊断，辅助诊疗决策支持，智能跟踪随访等方面的作 用，提高医务人员工作效率，保障医疗质量与安全。
发布日期：2018年08月28日
《标准体系》明确，医院智慧服务是指医院针对患者的医疗 服务需要，应用信息技术改善患者就医体验，加强患者信 息 互联共享，提升医疗服务智慧化水平。
其中，在对医院各个环节的医疗业务信息系统进行评估中， 按照患者诊前、诊中、诊后各环节应涵盖的基本服务内容， 结合医院信息化建设和互联网环境，确定了诊前服务、诊中 服务、诊后服务、全程服务和基础与安全等5个类别共17个 评 估项目，包括诊间预约、健康宣教、患者反馈、家庭服务、 远程医疗、安全管理等。
发布日期：2019年03月15日
（一）发展“互联网+”医疗服务。 1.鼓励医疗机构应用互联网等信息技术拓展医疗服务空间 和内容，构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医 疗服务模式。
（七）推进“互联网+”人工智能应用服务。 1.研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统，开展智能 医学影像识别、病理分型和多学科会诊以及多种医疗健 康 场景下的智能语音技术应用，提高医疗服务效率。
行业布局
扎实深耕
创新孵化
公共安全
依图安防
医疗健康
依图医疗
AI芯片
Think Force
AI制药
Accutar Bio
AI零售
依图BI
人机交互பைடு நூலகம்
依图小明
五项核心竞争力： AI独角兽 依图 领跑医疗AI
200+
世界顶级AI人才 来自MIT、Google、BAT
顶尖团队
400+
专业医生 与临床科研团队
专业理解
全链路
产品线覆盖 医疗影像和文本数据
全量数据
200+
顶级三甲医院 落地临床工作流
深耕行业
95%+
临床报告 直接被医生采纳
临床认可
依图在人工智能领域创造了多个世界第 一
2019年2月全球首次在顶级医学杂志发表自然语言处理（NLP） 技术基于中文文本电子病历（EMR）做临床智能诊断的研究成果。
2017/2018蝉联世界人脸识别大赛冠军（NIST）
全球大学生程序设计竞赛 A C M 冠军 亚洲首次 前阿里云技术负责人 曾搭建国内最大自主知识产权分布式 云计算系统
倪浩
依图医疗C EO
原阿里云计算产品总监、 业务总监， 创 建阿里云计算产品技术团队。 原阿里巴巴集团资深技术专家， 负责阿 里云核心技术平台“ 飞天” 研发工作。 在人工智能、 云计算、 大数据领域有深 入的研究和丰富的实践经验。
医疗IT 1.0
HIS
CIS
收费为中心 医院管理为目的
患者为中心
提高医疗质量和工作效率 为目的
医疗IT 2.0 GMIS
区域服务为中心 实现区域内医疗资源共享
医疗IT 3.0
AI智能化时代
赋能医疗供给侧 立足大数据+人工智能，触及 核心诊疗服务，辅助医生、服
务患者
多项国家卫生健康战略直指 AI 赋能
全栈式 AI 技术是实现智慧医疗的核心要素
以任务为中心
第一阶段： 智能应用
在单病种单科室任务的维度进行“点” 上的优化，更高效、更准确：
NLP 技术 医学文本智能引擎 LSTM/Attention Model SNOMED CT 医学语义网络
电子病历 基于自建医学知识图谱 实现临床信息深度解读
以疾病为中心
2、赋能行业，快速补充优质医疗资源
AI 可以实现优质诊断能力的下沉， 为医疗行业快速补充匮乏的优质医疗资源。
全部工作…… 医生承担100%的诊疗服务
+
医生 + AI：共同承担诊疗服务
患者/诊疗/科研
其他更多工作
(宣教、科普、带教……)
1个医生
AI 赋能
1+N 个医生
医疗信息化发展的必经之路
医疗信息化的发展已初具形态，奠定了 AI 落地的技术基础； 以患者为中心，是医疗 AI 和现阶段医院信息化建设的共同核心追求 。
儿科就诊流程智能解决方案
智能互联网医疗平台
卒中多学科智能决策支持系统
—— 2019年3月网媒热文 《1.5万儿科医生消失的背后，9000万家庭无路可退》
WHY AI ？
疗效评估
远程医疗
培训
设备升级
……
语音随访
诊疗规范
AI 医生助手
转诊推荐
用药指导
辅助诊断
AI ：快速扩容医疗资源，实现两个赋能
1、赋能医生，提升诊疗水平
AI 分担部分诊疗工作，让医生价值回归（服务患者、科研）； AI 基于优质、稳定的辅助模型，提高医生的诊疗水平。
语音识别技术 医学语音智能引擎
LSTM/CTC 电子病历库纠错
医疗语音
实现医学语音数据 解析与结构化
care.ai® 医疗智能全栈式产品解决方案
单病种临床科研智能解决方案
胸部CT智能4D影像系统
肺癌多学科智能诊断系统
乳腺X线智能诊断系统
医疗智能全栈式产品解决方案
乳腺超声智能诊断系统
儿童生长发育智能诊断系统
人工智能赋能智慧医疗
三个人头像
朱珑
依图科技联合创始人 & C EO
国家千人 师从Step hen H aw king 加州大学洛杉矶分校（ U C LA ） 统计学博士 麻省理工(M IT)人工智能实验室博士后研究员 纽约大学（ N YU ） C o u ran t数学研究所研究员
林晨曦
依图科技联合创始人
第二阶段： 智能诊疗
贯穿多科室（临床、放射、病理、基 因），实现多学科的综合诊疗。
医疗大数据平台
计算机视觉技术 医学影像智能引擎 2.5D Fast RCNN 3D-Cube 优化
权威医学指南 医学影像、病理、超声
实现医学影像数据 降维与结构化
以患者为中心
第三阶段： 智慧医院
渗透院内院外，综合院内多学科、院 外权威数据、患者端智能硬件等的综 合诊疗方案。