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推动传统医疗服务和健康管理模式深刻变革

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  • 发布时间:2019-12-26
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【概要描述】应用卷积神经网络进行心电图智能化分析,与天津医科大学总医院心电中心进行临床合作。项目将利用2年的时间完成:基于大数据分析处理的卷积神经网络模型,专门适用于心电图心率失常智能化分类研发工作;搭建面对医疗机构、健康服务机构、硬件厂商等可多放接入的开放性公共数据服务平台;  

推动传统医疗服务和健康管理模式深刻变革

【概要描述】应用卷积神经网络进行心电图智能化分析,与天津医科大学总医院心电中心进行临床合作。项目将利用2年的时间完成:基于大数据分析处理的卷积神经网络模型,专门适用于心电图心率失常智能化分类研发工作;搭建面对医疗机构、健康服务机构、硬件厂商等可多放接入的开放性公共数据服务平台;  

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  应用卷积神经网络进行心电图智能化分析,与天津医科大学总医院心电中心进行临床合作。项目将利用2年的时间完成:

  1、基于大数据分析处理的卷积神经网络模型,专门适用于心电图心率失常智能化分类研发工作;

  2、搭建面对医疗机构、健康服务机构、硬件厂商等可多放接入的开放性公共数据服务平台;

  3、改进动态心电监测设备--大象随心宝的功能和性能指标。

  随着大数据、云计算、移动互联等为代表的新兴技术与医疗健康服务不断融合,

  新模式、新业态、新产业不断涌现,国家相继出台《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 、《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》 、《新一代人工智能发展规划》 、 《“十三五”全国人口健康信息化发展规划》等政策性文件,明确提出推动大数据、云计算、移动互联等新一代信息技术在医疗健康领域广泛应用,推动传统医疗服务和健康管理模式深刻变革,满足更具个性、有质量的医疗与健康服务需求巨大。

  此次合作研究课题进一步促进人工智能技术在医疗领域的应用。借助更加智能化的手段,节省了医生的工作时间。这将较大程度上调动基层医疗机构、养老机构、康复管理中心的服务能力和积极性,这对开展心血管疾病早期筛查和术后康复管理有着积极推动的作用。

  而对于医生而言,更加自动化、智能化的分析结果,更可以作为医生的辅助决策工具,让医生解放双手,将更多精力投入到例如科学研究等更有价值的工作中。

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