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    【依图医疗宣传片】YITU HEALTHCARE

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    【依图医疗宣传片】依图医疗产品应用

简介

依图医疗汇聚了人工智能顶尖科学家、大数据云计算行业专家和资深医学专家,凭借世界前沿的AI技术和深厚的医疗行业累积,不仅提供医疗智能全栈式产品解决方案,还与顶级三甲医院、国内外顶级高校形成深入科研合作,共同申请多项十三五重大课题与国家自然科学基金项目。以人工智能赋能医疗健康事业,共同推动医学进步发展。

产品

依图医疗凭借在深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的先进技术以及在医疗行业的深厚累计,面向多科室提供临床智能诊断和智能管理,通过专业的科研大数据分析,为前沿跨学科研究和应用转化提供支持。

依图医疗care.aiTM医疗智能全栈式产品解决方案已落地全国100多家三甲医院,成功嵌入临床工作流程,深入疾病预防、检查、诊断、治疗、科研等各个环节,打造闭环解决方案。

care.ai ™ 单病种临床科研智能解决方案

基于先进NLP技术和机器视觉算法,结合依图自建临床中文知识图谱,对医学文本、影像、病理等多模态数据进行深度解析,精准实现全量信息提取,满足科研、临床、教学、管理等多场景的数据需求,为临床辅助、疾病研究、产品孵化等提供支持。

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懂临床

ICD-10疾病编码;参照SNOMED CT等;自建中文临床术语库。

可靠性

数据不出院;持续质量控制;剔除数据漏洞。

可扩展

丰富数据积累;临床使用场景广泛;可扩展性高。

智能化

每月数万病历数据处理速度;病历、检验、影像等多模态;医疗数据治理整合;NLP自然语言处理技术。

care.ai ™ 病历智能ICD编码归档系统

基于深度学习和自然语言处理技术,参考各省市ICD编码版本、ICD编码规则、病种分值以及DRG分组方法等构建还原病案室编码工作流程的住院病历推码模型—对出院记录、病程记录、病理报告、手术记录、医嘱等多个模块进行深度解析,智能推断出住院病案首页ICD编码,实现主要诊断不选错、次要诊断不漏诊的精准编码,为国家卫健委、医保局、医院等基于ICD的绩效管理以及医保结算提供支持。

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懂医学

具备深厚的医疗行业经验与中文临床术语积累,准确理解医学概念及其层级关系, 精准识别搜索词条和病历中的医学术语。

知人意

基于语义分析技术,在疾病搜索、症状搜索、病情演变特征搜索等临床场景下,准确理解医学概念与用户真实意图,大大提升了病历搜索的效率。

多数据

支持病历、病案、检验、影像等多类数据的跨平台整合及集中优化展示。

强性能

具备行业领先的搜索引擎性能,支持指定字段搜索、多词条搜索、检索词条指定逻辑组合等各类搜索功能。

care.ai ™ 肺癌影像智能诊断系统

基于新一代Faster R-CNN算法及多项优化技术,对胸部CT影像进行智能分析,检测病灶并对病灶性状进行多维度描述以及鉴别诊断,结合临床指南自动生成结构化报告,极大提高了医生阅片效率与 质量,使患者获得快捷高质的医疗服务。

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第一代-影像所见

多维度性状描述:大小、体积、密度、解剖学定位;秒级结节检出。

第二代-影像诊断

循证鉴别诊断;影像特征提取、良恶性判定、随访、进展评估。

第三代-MDT诊疗

智能治疗意见:处理意见、相似病例推荐;大数据分析、科研平台。

care.ai ™ 儿童生长发育智能诊断系统

通过依图自主研发并优化的人工智能模型,对儿童骨龄片进行基于TW3标准的智能判读,秒级给出精准评分结果,自动生成结构化影像所见,支持结合生理化指标进行综合生长发育评价,并给出可定制的生长发育报告,为临床诊断、教学和科研带来极大便利。

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高稳定

告别人工判读骨龄的不一致性;   大样本测试集下判读结果始终稳定。

高精度

精确到月,诊断结果采纳率超过 99%; 结果与自身专家无统计学差异。

高效率

将精准判读时间缩短到5秒以内;工作效率显著提升。

懂临床

从骨龄到儿童生长发育评估;  从影像到临床、教学、 科研,全链路覆盖。

care.ai ™ 乳腺X线智能诊断系统

基于机器视觉与深度卷积神经网络技术,自动实现乳腺腺体分型、病灶检出、征象识别及BI-RADS分级。采用多投照位的全面分析及CMR配准算法,进行病灶精准定位,依据医学指南最终生成结构化报告及随访建议。为医生提供乳腺X线诊断的一站式高效AI解决方案 。

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专业深厚的医学积累

国际权威指南;海量优质数据;资深医学团队。

契合临床的算法创新

Stem Block图像读取;FPN病灶检出;3D征象分类。

全面卓越的产品功能

腺体分型;可疑病灶检出;征象识别;BI-RADS分级;结构化报告。

简单便捷的对接方案

嵌入临床工作流;系统对接无忧;阅片审批随调随取;终端灵活配置。

care.ai ™ 乳腺超声智能诊断系统

基于图像三维重建及容积位配准算法,利用深度卷积神经网络技术对腺体进行智能检测和分型,检出并定性病灶,依据BI-RADS标准对病灶进行智能分级与诊断,根据临床指南生成结构化报告,极大提高超声医生阅片诊断的效率与质量,降低乳腺超声检查漏诊及误诊的风险。

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高效影像判别

对多种类型的超声影像都实现了从影像输入到器官的结节和肿块的秒级检测,极大地提高了医生的工作效率。

细致病灶检出

对结节和肿块的影像特征在形态学、钙化程度、结构异常化、血管丰富程度等维度上进行精细的描述,辅助医生确定诊断结果。

低漏诊率

实现对微小结节和肿块的自动检出,有效地降低了医生由于疲劳引起的漏诊率。

精确分级诊断

对结节和肿块进行鉴别诊断并的输出BI-RADS/TI-RADS的分级报告,辅助医生制定临床解决方案。

care.ai ™ 卒中多学科智能决策支持系统

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基于机器视觉与深度学习技术,智能检测出头颅CT/DWI-MR多模态影像中的急性缺血病灶,确定其位置、性状、量化病灶指标,定位责任血管并结合临床信息提供辅助决策。秒级自动完成专业要求高、耗费时间长的影像评估,协助医生准确评判质量风险,使患者第一时间获得最优治疗方案。

care.ai ™ 甲状腺超声智能诊断系统

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基于机器视觉与深度学习技术,实现甲状腺超声影像中病灶的自动勾划,对其进行弥漫性或局限性、囊性或实性、单发或多发的鉴别,并对病灶进行智能分级,最终生成结构化报告,大幅提高医生的阅片效率与质量。

care.ai ™ 儿科就诊流程智能解决方案

基于自然语言处理技术,建立病历结构化、疾病问诊、疾病预测、危重病鉴别等场景模型,打造AI导诊、AI预问诊、AI随诊等一系列辅助工具,形成覆盖诊前、诊中和诊后全链路的AI解决方案,优化门诊就医路径,服务于患者、医生和医院。

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患者-有诊疗逻辑的引导式问答

增加疾病认知;减少无效就医;减少时间浪费。

医生-高精确度的辅助诊疗建议

树立医院品牌;提升患者满意度;标准化诊疗路径。

医院-医患语言体系的智能匹配

避免误诊漏诊;较少低效工作;积累优质病患。

care.ai ™ 肺癌多学科智能诊断系统

基于深度学习与自然语言处理技术,根据遗传因素、生活习惯和环境风险等构建疾病风险预测模型,集成临床病历、多模态影像、肿瘤标志物和基因检测等检验检查结果并进行结构化处理,结合医学权威指南对患者进行综合诊断,为医生诊断提供切实有效的帮助。

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不止于结节筛查

实现肺癌相关征象全覆盖。

不止于简单模型

诊断遵循多学科医学指南;贴近医生思维。

不止于影像判读

依据多模态、全周期的临床信息进行综合诊断。

不止于服务顶级医院

助力优质医疗资源下沉,提升基层医疗服务水平。

care.ai ™ 智能多模态影像质控系统

基于深度卷积神经网络及多项优化技术,对多模态影像进行智能质量评估,秒级输出影像质量评级评分,支持对质控结果的即时调用、自动管理与统计分析,极大提高了医院、放射科室的运营管理效率,实现医学影像质控的网络化、自动化和标准化。

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自动患者识别

自动识别患者身份;与RIS系统匹配,检查患者信息是否完整。

质控指标的数据统计和筛选

拍片次数统计;评分不合格项统计;评分等级分布。

影像数据质量自动评分

图像序列和扫描范围是否完整;检查部位和摄片体位是否正确;图像对比度是否清晰,层次是否分明;是否有人为伪影和设备伪影。

影像阅读和管理

DICOM影像加载、显示、缩放、平移、调整窗宽窗位、标注显示不合格片子和再上传;影像分类和收藏;人工评分上传和撤回。


应用案例

5b8fe9dcedb35.png 四川大学华西医院

依图医疗与华西医院信息中心、影像科、病理科、呼吸科等多部门通力合作,实现了HIS、LIS、PACS、RIS等系统的集成,率先打造出国内含临床、影像、病理等多维度指标、可结构化的care.aiTM肺癌临床科研智能病种库。同时,依托高质量的医疗大数据基础,率先成功开发了肺癌多学科智能诊断系统,成为“具备专业医生思维”的人工智能解决方案,能够实现肺癌全类型病灶的诊断,综合多学科临床信息进行综合诊断。

5b8fe9dd7742a.png 浙江省人民医院

肺癌是我国发病率和死亡率最高的癌症,早期发现困难、预后不佳,因此早期筛查对于降低患者死亡率非常重要。浙江省人民医院和依图医疗联合成立了人工智能辅助诊断中心,将依图医疗胸部CT智能辅助诊断系统应用于肺癌早期筛查领域,截止目前,超过90%的AI系统诊断报告被临床医师采纳,大大减轻了医生的工作负担,多次获中央电视台报道。

5b8fe9dd5c88b.png  广州妇女儿童医疗中心

儿科医生不足是我国医疗领域面临的一个严峻问题。2016年8月,广州妇女儿童医疗中心与依图医疗合作,共同推出了“咪姆熊”智能诊断平台,以人工智能技术为患者和医生提供小儿常见病的辅助诊断,系统支持诊断的疾病覆盖门诊总量90%以上。人工智能技术与医疗行业深度融合,在临床帮助医院提升效率,让民众既能“看病快”,又能“看病好”,引得《人民日报》头条点赞。

5b8fe9dd451e9.png 浙江大学医学院附属儿童医院

手骨骨龄是评估儿童生长发育水平的重要指标。目前临床应用最广泛的GP图谱法已经使用长达20年,而且是基于欧洲白人儿童样本制定的,因此临床对“本土化,高精度”的骨龄判读产品的需求迫在眉睫。2017年9月25日,依图医疗与浙江大学医学院附属儿童医院达成战略合作协议,基于依图医疗儿童骨龄智能辅助诊断系统,携手打造适用于中国儿童骨龄判定的全新标准。同时,依图医疗也正式发布了儿童骨龄智能诊断系统。

5b8fe9dd2d8d8.png  浙江大学医学院附属第二医院

依图医疗胸部CT智能辅助诊断系统已成功嵌入浙江大学医学院附属第二医院放射科的临床工作流,提升医生阅片速度,大幅减少了重复性劳动。2017年8月,浙江大学医学院附属第二医院与依图医疗共同承办了中国医师协会放射医师年会人工智能分论坛,汇集产学研界的精英,共同商讨放射领域该如何积极拥抱人工智能医疗的浪潮。在此次会议上,依图医疗发布了全链路人工智能系列产品。

5b8fe9dd1502b.png 华中科技大学同济医学院附属协和医院

华中科技大学同济医学院附属协和医院与依图医疗于2017年8月正式签订胸部CT智能辅助诊断系统部署协议,人工智能辅助诊断系统在医院的上线将积极助力于放射科的临床诊断。随着系统的病症诊断范围的不断加大和性能的持续优化,对肺部疾病的诊断能力将得到大幅提升。

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