妇产科临床人工智能与决策支持方案Word文件下载.docx
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知识库系统
建立和完善医疗服务以及医疗相关的检验、检查、药品等常规的知识库系统,为患者智慧就医指导及门诊临床决策辅助支持提供应用基础。
三、总体要求
1、先进性
系统的设计和所采用的技术必须具备足够的前瞻性和先进性,采用先进的设计思想和开发方法,支持大用户量并发访问,包括大并发下的缓存技术,页面异步数据交换,支持HTML5等新的互联网技术。
考虑到医院业务发展所带来的海量数据处理,确保未来5年内可以满足医院业务运作对整个系统的要求。
2、安全性
在系统设计、实施阶段从多个方面充分考虑整个系统的安全性,防范医疗数据外泄,并且系统中所有重要操作需留有记录,以便追根溯源。
系统管理员可以按照每个用户的岗位角色和所需要完成的业务来分配功能使用和信息查看权限。
3、兼容性
技术上按照国际标准,同时符合国家标准,支持多种主流浏览器访问,移动APP(或HTML5或小程序)支持Andriod、IOS操作系统,自适应移动设备在线浏览,实现良好的跨平台能力,便于与不同系统间的数据交互。
4、开发技术
系统以当前主流的Java平台进行开发,业务平台采用B/S模式,院内外数据传输采用长连接消息流并加密方式。
全系统使用多层结构设计,界面处理、业务逻辑、数据运算分离等技术。
数据库支持MySQL、Oracle、SQLserver等大型数据库。
5、可扩展性
为适应不断发展的医疗业务,系统具备良好的扩展性,开放性和移植性。
随着业务规模的增长和业务种类的增加,通过修改软件功能适应新业务的需求。
整个系统采用结构化,模块化设计,支持业界通用标准平台和协议。
四、功能要求
1.门诊临床决策支持系统
功能与技术要求
(一)
系统特性要求
(1)
能够与医院门急诊系统对接,通过主诉智能提示疑似诊断,明确诊断的推荐治疗方案。
(2)
性能要求:
提供不同级别,不同故障情况下的应用系统的应急预案(指技术实现方案)。
避免因计算机故障导致的医疗工作的延迟和医疗差错。
(3)
数据格式化要求:
不需要电子病历实现结构化录入,可以从非结构化电子病历内容中,通过机器学习,自动抽取结构化信息。
(4)
终端用户操作性能指标:
软件系统要体现易于理解掌握、操作简单、提示清晰、逻辑性强,直观简洁、帮助信息丰富等特点,保证操作人员以最快速度和最少的击键次数完成工作。
(二)
门诊医生辅助
1.
鉴别诊断
支持结合患者的临床表现(主诉、现病史等病历信息以及检验值信息),智能判断患者疑似疾病,实时引导医生全面考虑患者病情,避免漏诊、误诊。
支持医生根据系统推荐的鉴别诊断,直接查阅诊断相关的疾病详情介绍以及文献、指南。
★系统应支持危重疾病疑似诊断,根据医生录入患者的病历信息,系统进行智能判断后,智能推荐患者存在的疑似危重疾病和疑似诊断详情,帮助医生进行鉴别诊断疾病,支持医生在诊疗过程参考疾病信息,快速确诊疾病。
当主诉更改后,系统应智能识别主诉信息,并自动进行重新识别推荐。
2.
评估表工具
★根据患者当前病情,系统实时为医生推荐该患者需要进行评估的评估表。
根据患者评分情况进行程度分析,自动计算分值,并评估患者当前情况。
医生进行评估时,可以根据患者生命体征、检验结果项目自动完成对应评估项目的评估。
支持在线完成评估,可将评分结果及分析自动写回患者电子病历中。
(5)
医生可以根据病人病情需要,主动搜索相应评估表,并在完成评估时将评估结果写回电子病历中。
(需要第三方厂商配合完成接口才可实现)
(6)
支持查阅患者所有在线评估的评估表历史。
(7)
支持评估完成的评估表进行在线打印。
3.
推荐治疗方案
★推荐治疗方案,根据患者当次诊断,结合现病史、既往史、用药史、检验结果、检查结果等情况,为医生智能推荐符合临床路径要求的治疗方案及对应的用药方案。
治疗方案推荐,根据最新指南推荐,能够推荐多套治疗方案建议及用药治疗建议,并能够结合患者情况区分推荐级别。
检查/检验方案推荐,根据最新指南推荐,帮助医生推荐适宜的多套检查/检验方案,供医生选择。
检查项写回,根据医院现有的电子病历、HIS系统支持回写的功能,医生根据需要及实际情况选择合适的检查项,智能写回到患者电子病历中。
4.
检验检查合理性判断
根据患者的症状、临床表现、诊断、检查结果等情况,在医生开具检查医嘱时,自动审核合理性,对禁忌和相对禁忌的项目主动进行提示。
根据患者的症状、临床表现、诊断、检验结果等情况,在医生开具检验医嘱时,自动审核合理性,对禁忌和相对禁忌的项目主动进行提示。
5.
辅助问诊
★问诊推荐:
根据患者的症状、临床表现为医生智能推荐相关问诊路径,协助医生完成患者临床问诊。
可视化问诊路径:
提供图形可视化问诊路径,方便医生能够通过可视化交互快速完成问诊。
智能识别危重病情,提醒医生对患者尽早干预,减少因未及时干预而引起的严重临床后果。
根据医生问诊结论能够提供相应的处理方案。
问诊记录:
支持根据系统提供的图形化问诊路径自动生成问诊记录。
2.虚拟人无感自助服务系统
自助服务功能
二代身份证信息读取——为建立患者档案提供信息源;
预约/挂号/取号——自助挂号、预约、签到、打印挂号单;
自助结算——居民健康卡、社保卡、市民卡、就诊卡自助缴费、结算(支持银行卡、微信、支付宝);
单据打印——可打印A4或A5化验单、流水清单,凭条打印;
医院信息查询——查询医院、医生、收费信息、患者就诊记录;
语音操作——实现人机交互,语音操作设备;
其他功能——自动开关机、灯光板提示、声音提示、条码扫描、支付宝、微信充值、刷脸付、人脸识别;
(8)
含自助机主机1台
虚拟数字人
虚拟数字人可以与使用者进行语音互动,可回答相关业务问题,引导业务办理。
包含人物形象、口唇同步、音视频合成显示等模块。
★人物形象模块:
采用真实人物训练合成,尽量还原现实世界中人物的真实细节,包括数字人形象,姿态,发型,服饰,妆容等等。
★口唇同步模块:
通过模型训练,将人物表情、口唇张合度与发出的语音达到100%契合音视频合成显示模块将背景图片、人物形象、语音、肢体动作合成实时数字虚拟人。
★语音合成性能:
虚拟人系统交互发音准确、清晰,合成语音过程中不能出现漏音吞音、多余发音、音调错误等问题。
(三)
智能语音综合服务
含知识图谱、语音识别、机器学习、语义理解等功能,满足医院人工智能多场景需求。
(四)
自助监控管理
对系统所有终端进行统一监控和后台管理;
包括:
设备监控、自助机配置、各类业务和交易明细查询、各类业务和交易统计报表、医院管理、日志查询、系统管理等功能。
(五)
智能导诊
基于应用人工智能应用技术自主研发的医疗问诊模型的能力,通过系统模拟医生对患者进行问诊
3.智慧就医导引系统
能够与医院已有的智慧服务信息平台进行融合,进一步为患者提供多渠道的信息触发和交互方式。
自学习性:
系统能够根据相关算法模型策略,结合医院的实际动态数据进行自学习并优化模型。
可拓展性:
系统能够根据患者的就医流程及行为分析提供在诊前、诊中、诊后的服务可拓展性。
就诊人队列智能调度
★智能推荐就诊人排队策略,将排队策略及相关信息实时展示在微信小程序上。
★基于就诊人排队信息,构建深度学习算法模型,实现队列等候时间的预测,辅助就诊人合理选择合适队列。
排队策略自学习:
根据运行时采集到的排队数据动态进行模型优化,使得策略推荐越来越精准。
检查检验引导
智能检查检验推荐:
根据就诊人情况,结合医学知识库,利用自然语言处理和知识图谱技术,对关联疾病的检查检验项目进行智能推荐。
报告智能辅助解读:
通过输入检验报告中的异常选项,结合医学知识库为就诊人提供报告辅助解读。
基于就诊状态的流程智能引导:
通过就诊人信息和当前的就诊状态,通过时序的动态调度算法,推荐就诊人下一步流程,并提供对应地址和操作指引。
智能推荐
★科室智能推荐:
以自然语言处理技术为基础,对就诊人提供的病情描述进行实体识别、症状识别和关系模型构建,智能推荐疑似疾病知识和关联科室,协助就诊人快速挂号。
疾病智能分级:
根据患者输入的疾病描述,以医学知识库为支撑,构建严重程度分级模型,并根据疑似疾病相关性和预测等级推荐合适的科室和医生。
★症状自查:
就诊人提供自身病情描述,运用实体识别和关系抽取技术,推荐可能的疾病诊断信息和相关知识。
★用药推荐:
通过就诊人提供的药品名称,运用知识图谱技术,提供药品说明书,及联想相似药物说明。
多渠道信息触发
引导结果动态呈现:
以系统推荐和调度结果为基础,集合就诊人就诊状态信息,实现信息的动态呈现,提升就诊人信息获取的效率和体验。
微信服务智能推送:
根据就诊人的就医状态和系统信息,在微信中进行精准推送,提示就诊人就医(需要获得公众号、服务号的授权)。
(六)
看诊引导
根据就诊人预约信息,结合医院提供的科室信息,提醒就诊人于对应时间到对应科室签到治疗。
根据科室病人看诊的历史情况,建立人工智能模型,对平均看诊时间进行预测。
(七)
智能信息收集
收集信息:
收集和整理就诊人基础资料、疾病信息等,同时通过实体识别及关系抽取技术,分析就诊人提供的相关信息,向病人提供相关疾病症状科普,安抚等待时的焦躁情绪(适用于部分科室)。
★药品禁忌辅助提示:
根据就诊人输入的药品名称,从知识库中提出对应信息,智能解读用法用量、适应症和禁忌情况。
(八)
统计与大屏数据展示
可通过统计、查询或图形化手段监测患者在医院相关就医环节(如门诊排队、检查、检验等)的时间数据,并在医院指定大屏上进行动态展示,为医院的就医流程优化管理提供数据基础。
可进行门诊患者智慧就医导引实时数据监测分析,支持在医院指定大屏上进行动态展示。
4.知识库系统
知识库检索:
支持通过多种方式(关键字、标题首字母)检索知识库内容,涉及疾病知识、检验检查知识、评估表、药品说明书等知识内容。
针对患者,在移动端提供便捷的疾病知识查询入口,对于患者检索的疾病,提供疾病知识、相关检查检验、相关药物等知识内容,并提供关联疾病推荐功能。
疾病详情:
疾病知识库至少能够提供三千余种疾病的详细知识内容,应包含疾病定义、病因、病理、临床表现、检查、并发症、诊断、鉴别诊断、治疗、预防的详细知识库内容。
针对患者,至少覆盖五千余种疾病详细的知识,包括定义、鉴别诊断、关联的检查检验知识详情、相关药物知识内容,为患者提供医学专业垂直内容检索渠道,降低患者获取医学信息的门槛。
处置建议:
知识库至少能够提供900余种疾病的处置建议,其中内容应包含:
治疗原则、非药物治疗、合并症治疗的三项内容。
用药建议:
知识库至少能够提供800余种疾病的用药建议,应包含疾病分型以及不同分型详细的药物治疗建议。
针对患者提供至少1000种常见用药的说明,包括药品介绍、适应症、禁忌等内容。
检查建议:
知识库至少能够提供800余种疾病的检查建议,应包含疾病相关的实验室检查、影像学检查、病原学检查的详细知识内容。
给患者提供针对疾病检查的自查提示功能。
患者指导:
知识库至少能够提供200余种疾病相关的患者出院指导说明。
给患者提供用药提醒、禁忌提醒等智能用药提示功能。
检验/检查:
知识库至少能够提供400余种检验/检查项目说明。
检验项目说明涵盖检验项目定义、合理参考范围和临床意义等内容;
检查项目说明涵盖检查项目定义、检查适用范围以及影像学结果说明等内容。
给患者提供检验/检查注意事项及导引信息提示功能。
药品说明书:
知识库至少能够提供9400余篇药品说明书。
(9)
评估表:
知识库至少能够提供530张临床常见评估表。
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