近年、科学技術の急速な発展を背景に、現代医療はますますインテリジェント化が進んでおり、Neusoft Medicalが提供するMDaaS、つまり医療機器と医療画像データサービスは、さまざまな革新的な医療データを提供することができます。医師の仕事の効率化を支援することは、患者の転帰を改善し、患者の治療へのアクセスを増やすことにもつながります。
スマートヘルスケアの概念
スマート医療は、スマート病院システム、地域医療システム、家族医療システムの 3 つの部分から構成されます。
1. スマートホスピタルシステム
スマートホスピタルシステムは、デジタルホスピタルとプロモーションアプリケーションの 2 つの部分で構成されます。
デジタルホスピタルは、病院情報システム、検査情報管理システム、医用画像情報の保存システムと送信システム、医師ワークステーションの4つの部分で構成されます。患者の診断・治療情報や行政管理情報の収集・保管・加工・抽出・データ交換の5つのプロセスを実現します。
改善応用としては、デジタルホスピタルの構築過程において遠隔画像伝送や大量データコンピューティング処理などの技術を応用し、医療サービスの大幅な向上を実現します。たとえば、リモート訪問により訪問者と患者の直接接触を避け、病気の蔓延を防ぐことができます。自動アラームで患者のバイタルサインデータを監視できるため、集中治療のコストを削減できます。効果的な治療計画が基礎を提供し、スマートな処方によりインテリジェントに治療を行うことができます。患者のアレルギーや薬歴を分析し、医薬品の起源やバッチなどの情報を反映し、処方変更などの情報を効果的に記録および分析し、慢性疾患の治療やヘルスケアの参考にします。
2. 地域医療システム
地域医療システムは、地域医療プラットフォームと公衆衛生システムの 2 つの部分で構成されます。
地域医療プラットフォームには、地域社会、病院、保健規制当局によって記録されたすべての情報を収集、処理、送信する地域医療情報プラットフォームが含まれており、医療部門やその他の関連組織が個人ベースのリスク因子介入計画を作成するのを支援するために使用されます。医療費を削減できるほか、病気の発生と進行を予防および制御するための電子医療記録の開発。一般疾患の基本的な治療を提供できる地域医療サービスシステム、慢性疾患の地域ケア、重篤な病気の紹介、回復のための紹介サービスを受けられます。
科学研究機関管理システムは、医学部、薬品研究所、中医学研究機関などの医療保健機関の病理研究、医薬品・機器開発、臨床試験などの情報を総合的に管理する。
公衆衛生システムは、健康監視管理システムと疫病放出制御システムで構成されます。
3. 在宅医療システム
家族医療システムは、病院に治療に行くことができない移動制限患者のビデオ診療、慢性疾患や高齢者や若者の遠隔監視、特別なグループの健康管理など、国民に最も近い健康保護です。モニタリングには、投薬時間、服用上の注意、残りの投薬量を自動的に通知するインテリジェントな投薬リマインダー システムも含まれています。
いくつかの一般的なラベル付け方法
1. 事例テキストの注釈
医療情報化の主な担い手である電子医療記録には、価値の高い診断・治療情報が大量に含まれており、科学研究や補助的な診断・治療、健康管理、疾患などの臨床応用の基礎データソースとして利用できます。防止。しかし、電子カルテの内容の多くは非構造化テキスト情報であり、そのまま臨床研究や科学研究の入力として利用することはできないため、自然言語処理技術、すなわち症例テキストアノテーションを利用する必要があります。
実際、電子医療記録の注釈は、深層学習アルゴリズムをスマート医療アプリケーションに実装するための基本前提となっています。
2. 車体フレームの表示
人体フレームは、遠隔医療外傷診断のために人体のさまざまな部分をマークするためのもので、主に電子医療記録システムで使用されます。
3. スケルトンポイントのラベル付け
骨格ポイントのラベリングは主に臨床応用システムで使用されており、人工知能は骨ポイントのラベリングを通じて学習することで、患者の疾患のある関節を迅速にロックし、健康ファイルを迅速に確立できます。立位機能や歩行機能を失った患者に対し、骨格ロボットは直立歩行リハビリテーション訓練の新しい方法を提供し、患者が人型の歩行訓練を長期間維持できるように支援します。そして人間の行動を予測します。さらに、人骨のキーポイント検出は、行動分類、異常行動検出、自動運転などのシナリオにも使用されます。
4. 医療画像のラベリング
医用画像ラベリングとは、医療画像の領域ラベリングおよび分類ラベリングであり、臨床診断を支援するために使用されます。人工知能は、多数の医療画像アノテーション データセットを学習することで、医師の臨床診断を支援し、治療計画を提案できます。
5. 音声認識ラベル付け
音声認識は音声をテキストに変換するプロセスを指し、音声認識システムは主に、特徴抽出、音響モデル、言語モデル、復号化検索の 4 つの部分で構成されます。医療シナリオでは、音声認識は主に診断と治療を支援するために使用されます。
スマートヘルスケアの展望
近年、人工知能、ビッグデータ、その他のテクノロジーが発展し、医療と健康の分野に力を与え続けています。ハイテクは患者の医療経験を向上させ、医療モデルを大きく変え、医療サービスの質を大幅に向上させました。
現在、スマート医療は急速な発展傾向を維持しています. 効率的で高品質かつ手頃な価格のスマート医療は、効果的に医療の質を向上させることができます. スマート医療により、医療従事者は検索、分析、引用することで診断をサポートできます大量の科学的証拠 応用 見通しは非常に明るい。
JLW Technology はスマートヘルスケアのためのデータサポートを提供します
ビッグデータ時代の到来により、データ収集、コンピューティング、ストレージのコストが大幅に削減され、医療業界は「スマート医療」の基盤となる履歴データや増分データをますます保存する必要があります。個別化医療や診断・治療補助など「ビッグデータをしっかりとサポート」の開発。さまざまな分野で人工知能が継続的に導入されるにつれ、より専門的なデータ収集およびラベル付けを行う企業が出現しています。
Jinglianwen Technologyはプロの収集およびラベル付け会社として、データ収集およびラベル付けで長年の経験を蓄積しており、完全なサービスプロセスシステムのサポートにより、提供される製品は、個別のデータニーズを満たすことができるフルチェーンAIデータサービスです。さまざまな企業の。ビジネスは、さまざまな人工知能企業のさまざまなニーズに応じて大きく異なります。需要の次元で分けると、カスタムデータ収集サービス、カスタムデータラベリングサービス、既存データベース販売の主に3つのタイプがあります。その中で、Jinglianwen Technologyは、カスタマイズされたデータ収集サービスのための強力な業界データ収集リソースを備えており、プロジェクトの全プロセスを通じてデータコンプライアンスとセキュリティ保証メカニズムに基づいて、主に企業に全方位で強力で安全なオリジナルAIデータを提供します。画像データ収集（建物、商品、車両、顔の動作などの生体データ）、映像データ収集（車両、人物、道路など）、音声データ収集（方言、マイナー言語、大人、子供、ウェイクアップワードなど）、テキストデータ収集（知識ベーステキスト、発音辞書、人間とコンピュータの対話など）。
データのカスタマイズされたラベリング サービス JLW テクノロジーは、高度なデータ ラベリング プラットフォームと成熟したラベリング、レビュー、および品質検査メカニズムを備えており、コンピューター ビジョン (図面フレーム ラベリング、セマンティック セグメンテーション、3D 点群ラベリング、キー ポイント ラベリング、ライン ラベリング、2D / 3Dフュージョンアノテーション、ターゲットトラッキング、画像分類など）、自然言語処理（OCR文字起こし、テキスト情報抽出、NLU文汎化）、音声エンジニアリング（音声カッティング、ASR音声文字起こし、音声感情判定、声紋認識ラベリング）など。 ) マルチタイプのデータアノテーション。
既存のデータベースには、NLU、NLP、TTS、ASR、発音辞書を含む200Tの音声およびテキスト完成データセットと、主に人間の生体認証データ（指紋、顔、虹彩など）などをカバーする420Tの画像完成データセットがあり、およびその他のデータコレクションは、車両、道路シーン、密輸品の X 線装置などの完成したデータセットを含む 90T です。
今後も、Jinglianwen Technology は、高品質 + シーンベースの独自の利点を最大限に活用し、AI トレーニング データ サービスを深く開拓し、データ収集とラベル付け機能を向上させ続け、人工知能アプリケーションがより強力なサービス能力を実現し、何千もの世帯が実際の生活に参入できるようにします。