|
診斷性檢驗報告系統(tǒng)一、臨床檢驗醫(yī)學現(xiàn)狀與趨勢 檢驗醫(yī)學的現(xiàn)狀:(1)實驗室檢驗數(shù)據(jù)占臨床診斷依據(jù)標準數(shù)據(jù)的70%,是臨床診斷、治療和預后判斷的重要依據(jù);(2)檢驗項目越來越多,再加上專業(yè)化細分,很多醫(yī)師僅對本專科常見項目的臨床意義較為熟悉,可能忽略其他結(jié)果,據(jù)統(tǒng)計,有30%--60%的檢測結(jié)果被醫(yī)師忽略;(3)檢驗科在提供檢驗臨床服務方面仍待進一步提升。針對上述現(xiàn)狀,檢驗領域急需具有臨床經(jīng)驗、精通檢驗技術(shù)、能夠與臨床進行交流以及為檢驗結(jié)果提供解釋和咨詢服務的能力的檢驗人員。因此,可對檢驗結(jié)果進行解釋、分析,提供臨床診斷及臨床意義的診斷性檢驗報告是檢驗醫(yī)學發(fā)展的必然趨勢,也是臨床診治的有效性和準確性的重要環(huán)節(jié)。 ![]() 1,檢驗診斷報告將與某種疾病診斷相關的檢測結(jié)果進行綜合分析和系統(tǒng)歸納,報告中除了檢測數(shù)據(jù),同時給出與臨床診斷、治療或預后相關的結(jié)論性的描述; 三、臨床檢驗診斷報告智能化建設方案2,患者也能從隱晦的專業(yè)數(shù)據(jù)中清楚了解自已的病情和身體狀況,提高醫(yī)療透明度,建立信任度,提高患者服務質(zhì)量。 技術(shù)特點: 1,聯(lián)合臨床醫(yī)學專家,制定跨學科的檢驗診斷規(guī)則,根據(jù)不同疾病,制定基于同類疾病檢驗診斷模式的專家共識;2, 建立基于規(guī)則庫的專家推理系統(tǒng),創(chuàng)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習模型; 3,大標本量臨床實驗室數(shù)據(jù)+ 檢驗醫(yī)學規(guī)則引擎+ 人工智能算法 =醫(yī)學大腦。 系統(tǒng)主要功能: 1,檢驗診斷與結(jié)論 2,檢驗動態(tài)監(jiān)測結(jié)果 3,檢驗結(jié)果歷史回顧比較 4,知識集成與管理 5,疾病轉(zhuǎn)歸與趨勢分析 6,臨床檢驗咨詢與患者服務 四、實際應用與效果 圖片:乙型病毒性肝炎檢驗診斷報告 1,醫(yī)學價值和社會價值 2,減少城鄉(xiāng)差距,實現(xiàn)機器代人,提高檢驗質(zhì)量 3,提供臨床決策支持; 4,提高醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度,提高患者認知水平 5,為醫(yī)學人工智能發(fā)展提供實踐與方法 六、疑問解答 |