某三甲医院智能辅助诊断系统
基于50万+份脱敏病历数据，Dr.Seek为该医院构建了智能辅助诊断系统，覆盖20种常见疾病，提供初步诊断建议和相关参考资料，有效提升了医生诊断效率和准确性。
北京某三甲医院作为区域医疗中心，日均门诊量超过5000人次，医生工作负荷重，诊断效率和准确性面临挑战。传统诊断流程依赖医生经验，存在主观性和疲劳影响。医院需要一个能够辅助医生进行初步诊断筛查，提高工作效率的智能系统。 Dr.Seek基于自身积累的50万+份脱敏病历数据和300+病种知识体系，为该医院量身定制了智能辅助诊断系统。系统通过对患者症状、检查结果和病史的综合分析，能够为医生提供初步诊断建议和相关参考资料，特别是对于罕见病和复杂病例，提供了有价值的辅助信息。
面临挑战
该医院作为区域医疗中心，日均门诊量超过5000人次，医生工作负荷重，面临以下挑战： 1. 诊断效率难以满足大量患者需求 2. 医生长时间工作导致疲劳，影响诊断准确性 3. 罕见病和复杂病例诊断难度大 4. 医疗资源分配不均，专家资源紧张 5. 患者等待时间长，满意度不高
解决方案
Dr.Seek为该医院构建了基于医疗小模型的智能辅助诊断系统，主要包括以下核心功能： 1. 智能问诊：根据患者初步描述，系统自动提出关键问题，收集完整症状信息 2. 辅助诊断：分析患者症状、检查结果和病史，提供初步诊断建议和鉴别诊断 3. 知识推荐：为医生推荐与当前病例相关的最新医学文献和诊疗指南 4. 相似病例：检索历史数据中的相似病例，为医生提供参考 5. 学习优化：根据医生的反馈不断优化算法，提高诊断准确性
项目成果
- •诊断效率提升40%，医生日均接诊量增加15人次
- •医生工作负荷降低30%，减少职业倦怠
- •患者平均等待时间缩短45%，满意度提升25%
- •罕见病识别率提高15%，避免误诊和漏诊
- •医院运营成本降低20%，资源利用效率提升
医疗小模型引擎
基于50万+份脱敏病历数据训练的专业医疗小模型，理解医学语言和知识
多模态数据融合
整合文本、影像、检验等多源异构数据，提供全面分析
知识图谱支持
构建包含300+病种的医学知识图谱，支持复杂推理
隐私安全保障
采用联邦学习和差分隐私技术，确保患者数据安全
