최근 과학기술의 비약적인 발전을 배경으로 현대 의료는 점점 지능화되고 있으며 뉴소프트메디칼이 출시한 MDaaS 즉, 의료기기 및 의료영상데이터 서비스는 다양하고 혁신적인 의료데이터를 제공할 수 있다. 서비스 및 솔루션 의사가 보다 효율적으로 일할 수 있도록 지원하면 환자 결과를 개선하고 치료에 대한 환자 접근성을 높일 수 있습니다.
스마트 헬스케어의 개념
스마트 의료는 스마트 병원 시스템, 지역 의료 시스템, 가족 건강 시스템의 세 부분으로 구성됩니다.
1. 스마트 병원 시스템
스마트 병원 시스템은 디지털 병원과 프로모션 애플리케이션의 두 부분으로 구성됩니다.
디지털 병원은 병원 정보 시스템, 실험실 정보 관리 시스템, 의료 영상 정보 저장 시스템 및 전송 시스템, 의사 워크 스테이션의 네 부분으로 구성됩니다. 환자 진단 및 치료 정보와 행정관리 정보의 수집, 저장, 가공, 추출, 데이터 교환의 5가지 프로세스가 구현됩니다.
개선 적용에는 디지털 병원 건설 과정에서 원격 영상 전송 및 대용량 데이터 컴퓨팅 처리와 같은 기술을 적용하여 의료 서비스 수준의 실질적인 개선을 달성하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 원격 방문은 방문객과 환자 사이의 직접적인 접촉을 피하고 질병의 확산을 예방할 수 있으며, 자동 경보는 환자의 활력 징후 데이터를 모니터링하여 집중 치료 비용을 절감할 수 있습니다. 효과적인 치료 계획은 기반을 제공합니다. 스마트 처방은 지능적으로 환자의 알레르기 및 복약 이력을 분석하고, 약의 원산지 및 배치 등의 정보를 반영하고, 처방 변경 등의 정보를 효과적으로 기록 및 분석하여 만성질환 치료 및 건강관리에 참고가 되도록 합니다.
2. 지역 보건 시스템
지역 보건 시스템은 지역 보건 플랫폼과 공중 보건 시스템의 두 부분으로 구성됩니다.
지역 건강 플랫폼에는 지역 사회, 병원 및 보건 규제 기관에서 기록한 모든 정보를 수집, 처리 및 전송하는 지역 건강 정보 플랫폼이 포함되며, 의료 기관 및 기타 관련 조직이 개인 기반 위험 요인 개입 계획을 개발하는 데 사용됩니다. , 의료비를 절감할 수 있을 뿐만 아니라 질병의 발생과 발병을 예방하고 통제할 수 있는 전자의무기록의 발달은 물론 일반질병에 대한 기초치료를 제공할 수 있는 지역사회 의료서비스 시스템, 만성질환에 대한 지역사회 돌봄, 심각한 질병에 대한 진료 의뢰 및 회복 진료 의뢰를 위한 서비스를 받습니다.
과학 연구 기관의 관리 시스템은 병리학 연구, 약물 및 장비 개발, 의과 대학, 약물 연구 기관 및 전통 한약 연구 기관과 같은 의료 및 건강 기관의 임상 시험과 같은 정보를 종합적으로 관리합니다.
공중 보건 시스템은 건강 감독 및 관리 시스템과 전염병 방출 제어 시스템으로 구성됩니다.
삼. 가정 건강 시스템
가족의료시스템은 거동이 불편한 장애인을 대상으로 한 영상진료, 만성질환 및 노약자에 대한 원격감시, 특수계층의 건강관리 등 국민과 가장 가까운 건강지킴이입니다. 정신 장애자, 장애자 및 전염병으로 모니터링에는 투약 시간, 복용 주의 사항 및 남은 복용량을 자동으로 알려주는 지능형 복약 알림 시스템도 포함됩니다.
몇 가지 일반적인 라벨링 방법
1. 케이스 텍스트의 주석
전자의무기록은 의료정보화의 주체로서 고부가가치의 진단·치료정보를 다량 보유하고 있어 보조진단·치료·건강관리·질병 등 과학연구 및 임상응용의 기초자료로 활용할 수 있다. 방지. 그러나 전자의무기록의 대부분의 내용은 비정형 텍스트 정보로 임상 및 과학 연구에 직접 입력할 수 없기 때문에 자연어 처리 기술, 즉 증례 텍스트 주석의 활용이 필요하다.
실제로 전자 의료 기록 주석은 스마트 의료 애플리케이션에서 구현될 딥 러닝 알고리즘의 기본 전제가 되었습니다.
2. 차체의 라벨링
인체 프레임은 원격 의료 외상 진단을 위해 인체의 여러 부분을 표시하는 것으로 주로 전자 의료 기록 시스템에 사용됩니다.
3. 스켈레톤 포인트 라벨링
골격점 라벨링은 주로 임상 응용 시스템에서 사용되며 인공 지능은 뼈점 라벨링을 통해 학습하여 환자의 병든 관절을 신속하게 잠그고 건강 파일을 빠르게 설정할 수 있습니다. 서거나 걷는 기능을 상실한 환자에게 골격 로봇은 직립 보행 재활 훈련의 새로운 방법을 제공하여 환자가 장기간 휴머노이드 보행 훈련을 유지할 수 있도록 도와줍니다. 그리고 인간의 행동을 예측합니다. 또한 사람의 뼈 핵심 포인트 감지는 행동 분류, 이상 행동 감지, 자동 운전 및 기타 시나리오에도 사용됩니다.
4. 의료영상 라벨링
의료영상 라벨링은 의료영상의 영역 라벨링 및 분류 라벨링으로 임상진단에 도움을 주기 위해 사용됩니다. 인공 지능은 많은 수의 의료 이미지 주석 데이터 세트를 학습하여 의사의 임상 진단을 지원하고 치료 계획을 제안할 수 있습니다.
5. 음성 인식 라벨링
음성 인식은 음성을 텍스트로 변환하는 과정을 말하며 음성 인식 시스템은 주로 특징 추출, 음향 모델, 언어 모델 및 디코딩 검색의 네 부분으로 구성됩니다. 의료 시나리오에서 음성 인식은 주로 진단 및 치료를 지원하는 데 사용됩니다.
스마트 헬스케어의 전망
최근 몇 년 동안 인공 지능, 빅 데이터 및 기타 기술이 번창하여 의료 및 건강 분야에 지속적으로 힘을 실어주고 있습니다. 그것은 환자의 의료 경험을 향상시켰고 첨단 기술은 의료 모델을 근본적으로 변화시켰고 의료 서비스의 질을 크게 향상시켰습니다.
현재 스마트 의료는 급속한 발전 추세를 유지하고 있습니다.효율적이고 고품질이며 저렴한 스마트 의료는 의료 품질을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.스마트 의료는 의사가 검색, 분석 및 인용을 통해 진단을 지원할 수 있습니다. 많은 양의 과학적 증거 적용 전망은 매우 밝습니다.
JLW Technology는 스마트 헬스케어를 위한 데이터 지원을 제공합니다.
빅데이터 시대의 도래와 함께 데이터 수집, 컴퓨팅, 저장 비용이 크게 줄어들었고, 의료 산업은 점점 더 많은 이력 및 증분 데이터를 저장해야 하므로 "스마트 의료"의 기반을 제공합니다. 개인화 된 의학 및 보조 진단 및 치료와 같은 "의 개발은 견고하고 신뢰할 수있는 빅 데이터 지원을 제공합니다. 다양한 분야에서 인공지능의 지속적인 구현으로 보다 전문적인 데이터 수집 및 라벨링 회사가 등장했습니다.
Jinglianwen Technology는 전문 수집 및 라벨링 회사로서 데이터 수집 및 라벨링 분야에서 다년간의 경험을 축적했습니다.완벽한 서비스 프로세스 시스템을 지원하여 제공되는 제품은 전체 체인 AI 데이터 서비스로 개별화 된 데이터 요구를 충족시킬 수 있습니다. 다른 기업의. 비즈니스는 다양한 인공 지능 회사의 다양한 요구 사항에 따라 크게 달라집니다. 수요의 차원으로 구분하면 크게 맞춤형 데이터 수집 서비스, 맞춤형 데이터 라벨링 서비스, 기존 데이터베이스 판매의 세 가지 유형이 있습니다. 그 중 Jinglianwen Technology는 맞춤형 데이터 수집 서비스를 위한 강력한 산업 데이터 수집 리소스를 보유하고 있으며 프로젝트 전체 프로세스의 데이터 준수 및 보안 보장 메커니즘을 기반으로 기업에 전면적이고 강력하며 안전한 원본 AI 데이터를 제공합니다. 이미지 데이터 수집(건물, 상품, 차량, 얼굴 행동 등 생체 데이터), 비디오 데이터 수집(차량, 사람, 도로 등), 오디오 데이터 수집(사투리, 소수 언어, 성인, 어린이, 깨우침 단어 등), 텍스트 데이터 수집(지식 기반 텍스트, 발음 사전, 인간-컴퓨터 상호 작용 등).
데이터에 대한 맞춤형 라벨링 서비스 JLW Technology는 고급 데이터 라벨링 플랫폼과 성숙한 라벨링, 검토 및 품질 검사 메커니즘을 보유하고 있으며 컴퓨터 비전(도면 프레임 라벨링, 시맨틱 분할, 3D 포인트 클라우드 라벨링, 핵심 포인트 라벨링, 라인 라벨링, 2D/ 3차원 융합 주석, 표적 추적, 이미지 분류 등), 자연어 처리(OCR 전사, 텍스트 정보 추출, NLU 문장 일반화), 음성 공학(음성 절단, ASR 음성 전사, 음성 감정 판단, 성문 인식 라벨링) 등 ) 다중 유형 데이터 주석.
기존 데이터베이스는 NLU, NLP, TTS, ASR, 발음사전 등 200T의 음성 및 텍스트 완성 데이터 세트와 420T의 이미지 완성 데이터 세트를 보유하고 있으며 주로 인간 생체 데이터(지문, 얼굴, 홍채 등) 등을 다루고 있으며, 및 기타 데이터 컬렉션은 차량, 도로 장면, 밀수품 X-레이 기계 등과 같은 완성된 데이터 세트를 포함하여 90T입니다.
앞으로도 Jinglianwen Technology는 고품질 + 장면 기반의 고유한 이점을 최대한 활용하고 AI 교육 데이터 서비스를 심도 있게 개발하며 데이터 수집 및 라벨링 기능을 지속적으로 개선하고 인공 지능 응용 프로그램이 더 강력한 서비스 기능과 수천 가구의 실생활에 들어갑니다.