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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。
支持肺部、乳腺等十多个病种
针对特定疾病识别率高达90%
影像识别的3D卷积神经网络算法进行优化
支持标准DICOM、HL7标准接口
高度集成一体化系统，降低部署对环境要求
多种容错技术，保障系统安全
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%。
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。
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。
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