案例基本内容和执行情况
在国家大力推动卫生健康事业高质量发展、医疗科技不断创新的背景下,医疗机构进入数字化转型建设阶段,医疗行业迎来快速发展。其中,数字化医学影像作为医疗机构开展患者服务、临床诊疗、科研教学等工作的基础,不仅在构建全生命周期的健康服务中发挥出巨大作用,更为全面提升医疗卫生服务质量和水平提供了有力支撑。
影像归档和通信系统(PACS)是数字化影像科室高效运转的基石。东软PACS 6.0是自主研发的以医学影像专业化为基石,聚焦医护与患者体验,拥抱技术与生态的新一代PACS产品。
东软PACS 6.0可搭载Al智能诊断、医疗大数据分析、患者医学影像病历等应用,助力医生精准诊断,提升患者就医体验;基于云原生技术,在医学影像数据容量激增的情况下,实现医学影像数据的云存储,有效保证医疗数据安全,降低医疗机构数据存储成本15%以上,也极大地提升了医疗机构的运营能力和运行效率;同时,利用云计算架构优势,通过医学影像的跨机构共享和业务协同应用,为分级诊疗政策落地提供信息化支撑。
打破数据壁垒 在变革中激发创新活力
数字经济浪潮下,数据成为医疗机构关键的生产要素。据不完全统计,医学影像数据已占据医疗机构数据总量的80%,按照有关规定影像数据需要长期存储,传统的医疗机构业务流程中各信息系统间业务数据的互联互通性、二次利用率低、资源浪费等问题凸显,数据管理面临巨大挑战;在跨医疗机构业务协同中,更需要通过标准化、结构化的数据互联互通,来满足检查检验结果互认和诊疗协同的更高要求。因此医学影像数据的管理、整合、清洗、应用以及安全性的保障至关重要。
东软基于在医疗领域长期的丰富实践以及对快速变化的医学影像数据应用场景的理解,打造了医学影像数据中台,中台包含数据集成、数据服务、数据计算、数据应用和数据治理等模块,基于云技术与医学影像数据中台技术,打造一体化的技术架构、业务架构和底层平台。
案例主要经济成效和社会成效分析
打破医学影像产品之间架构差异和数据壁垒,重构医学影像产品核心技术;同时,通过构建新一代湖仓一体(Data Lakehouse)架构,为医疗机构提供一个统一的、可共享的数据底座,赋能医疗机构构建全新的、融合的数据平台。
基于SAAS模式 赋能千家客户数字化医学影像服务
随着医疗机构将诊疗活动延伸至互联网端,数据共享和流通成为刚性业务需求,面对愈加严峻的信息安全挑战,医疗机构及监管机构应通过动态变化的视角分析和判断信息安全风险,在基础设施层、数据资源层、业务应用层、终端应用层都需要建立全面的安全管理和风险管理能力。
医学影像信息系统在医疗机构信息化建设中起步早、技术革新快,具有良好的发展前景。面向各级医疗机构、医疗集团、医联体、医共体、卫健委等不同主体,东软PACS 6.0可以满足其在效率、效益、精准诊断、管理、服务、安全等不同方面的需求。
在应用方面,东软PACS 6.0基于SAAS模式赋能医共体及基层医疗机构医学影像诊疗服务,赋能分级诊疗的远程影像会诊及远程影像诊断,赋能医学影像质控与检查检验结果互认,赋能医疗机构医学影像业务水平整体提升,赋能数据分析与挖掘,为科研教学及业务管理决策提供全面的数据支撑。并基于"互联网+“实现跨医疗机构医学影像业务协同,打破医疗机构内外的信息孤岛,实现与其他医疗信息系统的互联互通。
不仅如此,东软PACS 6.0还可以通过全方位的医学影像驾驶舱,及时调整医学影像检查资源的分布及使用,精准绩效评估,有效提升设备使用率,使业务经济价值最大化。目前,东软PACS 6.0为数以千计的各级东软客户提供数字化医学影像服务,已然成为智慧健康城市平台的一个重要组成部分。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI 本周为 ChatGPT 添加了 AI 图像生成功能,用户可直接在对话中创建图像。由于使用量激增,CEO Sam Altman 表示公司的 GPU "正在融化",不得不临时限制使用频率。新功能支持工作相关图像创建,如信息图表等,但在图像编辑精确度等方面仍存在限制。值得注意的是,大量用户正在使用该功能创作吉卜力动画风格的图像。
Synopsys 近期推出了一系列基于 AMD 最新芯片的硬件辅助验证和虚拟原型设计工具,包括 HAPS-200 原型系统和 ZeBu-200 仿真系统,以及面向 Arm 硬件的 Virtualizer 原生执行套件。这些创新工具显著提升了芯片设计和软件开发的效率,有助于加快产品上市速度,满足当前 AI 时代下快速迭代的需求。
人工智能正在深刻改变企业客户关系管理 (CRM) 的方方面面。从销售自动化、营销内容生成到客服智能化,AI不仅提升了运营效率,还带来了全新的服务模式。特别是自主代理AI (Agentic AI) 的出现,有望在多渠道无缝接管客户服务职能,开创CRM发展新纪元。
数据孤岛长期困扰着组织,影响着人工智能的可靠性。它们导致信息分散、模型训练不完整、洞察力不一致。解决方案包括实施强大的数据治理、促进跨部门协作、采用现代数据集成技术等。克服数据孤岛对于充分发挥AI潜力至关重要。