深度优化

影像识别的3D卷积神经网络算法进行优化

兼容性强

支持标准DICOM、HL7标准接口

集成度高

高度集成一体化系统,降低部署对环境要求

安全性高

多种容错技术,保障系统安全

覆盖面广

支持肺部、乳腺等十多个病种

识别率高

针对特定疾病识别率高达90%

深度优化

影像识别的3D卷积神经网络算法进行优化

兼容性强

支持标准DICOM、HL7标准接口

集成度高

高度集成一体化系统,降低部署对环境要求

安全性高

多种容错技术,保障系统安全

覆盖面广

支持肺部、乳腺等十多个病种

识别率高

针对特定疾病识别率高达90%

深度优化

影像识别的3D卷积神经网络算法进行优化

兼容性强

支持标准DICOM、HL7标准接口



         精准医疗解决方案采用高性能计算、大数据、深度学习等先进信息技术,构建测序检测分析一体化平台、医疗大数据分析平台以及用于辅助诊断的影像分析平台,包括面向组学分析的计算平台、面向组学数据的海量存储及备份系统、面向临床应用的疾病快速检测平台、面向临床科研的组学分析流程、面向智能诊断分析的影像分析平台和精准医疗大数据平台,充分满足各应用场景的需求,为精准医疗的科研发展与临床应用提供可靠保障。


多元架构融合共享

将高性能计算、深度学习、大数据等架构完美融合应用于精准医疗体系

引领核心技术

采用组合容器架构,上百套高可用集群可同时运行,科研环境全程管控

一体化管理平台

科研过程、数据全程跟踪,提供图形化科研、管理、数据界面,支持第三方知识库对接



         人工智能医疗影像智能诊断机器人系统集成机器学习库与医学图像处理库实现免部署集成一体化系统。系统囊括了目前大部分医学图像处理与分类的算法,充分保证了系统的实用性与先进性。

目前包含两个主要诊断功能:疾病识别与相似病例检索。疾病识别功能采用传统模式识别技术与最新深度学习技术对输入影像进行分析与学习,构建诊断模型。同时,模型具备进化功能,能够在诊断中不断地优化模型,从而使得模型能更为贴切地反映真实世界的状况,达到高精度的诊断目标。

病灶识别与评估功能,能识别与显示病灶位置、大小等关键信息,并仿照国际著名病情分级和病种语义字典标准RadLax,以规范化的格式,自动输出诊断报告。相似病例检索功能,可根据病例间的特征,寻找最为相似的病患病例,为目标患者的诊断与治疗提供可靠的参考。经过对3820例病例的实验测试,曙光智能阅片系统在肺部CT影像的11种疾病识别率高达90%。


       我国人口众多,医疗资源分布不平衡,大部分疾病医生都要借助影像呈现的方式进行病理诊断。为缓解医疗资源紧张的问题,随着人工智能、大数据等技术在医疗领域的兴起,曙光针对医疗影像行业的实际需求,精心打造人工智能医疗影像诊断机器人。该机器人集成机器学习库与医学图像处理库,能够精准完成医疗影像中的疾病定性、定位和定量的智能分析,帮助医生进行快速精准的诊断。大幅提高了诊断效率,降低了误诊率和漏诊率。


该解决方案的功能配备充分考虑到使用的便捷和高效。

通过组学分析平台功能,可实现可视化分析测序数据、同步分析流程、监控分析数据,提高检测验证、样本分析和结果报告的效率。

影像分析平台功能能够辅助医生大幅度提高医学诊断效率和质量,缓解资源分布不均匀等问题。

项目管理系统功能则可提供方便高效的数据管理方法,方便用户个性化地实施样本管理,简化日常工作流程,更加有效地管理和捕获数据。

医疗大数据功能可构建私有医学数据库,对不同数据源进行转化与合并,通过对海量医学数据分析,形成及时有效的业务决策。





为科研和医疗机构建立海量生物组学大数据储存、使医生从多维度获得诊断依据,能够正确、高效、快速的做出诊断,轻松应对挑战。

远程医学影像诊断,实现顶级医疗资源的实时共享,缓解医疗资源分布不均衡问题。

AI+强大的电子病历库和图像处理库,实现医学影像自动诊断分析,提升诊断效率和质量;减少人工投入,解决医生资源不足问题。

强大的医学影像数据分析能力,提高影像诊断精准度,降低误诊率和漏诊率。

可以快速提高医疗资源缺乏的诊疗水平和效率,大范围展开重大疾病的筛查,提升区域未病服务能力,减少医生误诊和漏诊的情况。

为智能诊断、精准诊断奠定基础,同时图像数据库的结构化和影像病例特征值的精准提取提升了区域重大疾病的诊疗水平。