一位腫瘤科醫生對著(zhù)電腦屏幕輕輕一點(diǎn)，AI系統在幾秒內就完成了原本需要半小時(shí)的病歷整理，他長(cháng)舒一口氣：“這東西還真不是花架子?！?/span>
“哎喲喂，這系統用起來(lái)可真帶勁兒！”上周我去北京腫瘤醫院拜訪(fǎng)一位老同學(xué)，他邊操作電腦邊跟我念叨，“以前寫(xiě)份術(shù)后病歷得耗個(gè)把鐘頭，現在有了這助手，效率能提升90%呢！”
他說(shuō)的正是醫渡云的AI診療助手。作為醫療AI領(lǐng)域的知名企業(yè)，醫渡云到底怎么樣？今天咱們就好好嘮嘮這個(gè)話(huà)題。
醫渡云的核心技術(shù)叫做YiduCore，是它自主研發(fā)的數據智能基礎設施。簡(jiǎn)單說(shuō)，這東西能把醫院里五花八門(mén)的醫療數據“翻譯”成統一的語(yǔ)言-1。
你想想，不同醫院、不同醫生記錄病歷的方式千差萬(wàn)別，就像各地方言一樣。醫渡云這套系統能夠理解這些“方言”，并把它們轉換成標準化數據。
這可不是小工程，醫渡云已經(jīng)處理了超過(guò)11億患者人次的55億份醫療記錄-7，覆蓋了2800多家醫院-9。
這些數據中沉淀的醫學(xué)知識圖譜覆蓋了超過(guò)10萬(wàn)個(gè)醫學(xué)實(shí)體，疾病知識圖譜基本上涵蓋了所有已知疾病-7。
說(shuō)醫渡云怎么樣，咱得看看它在醫院里到底能干啥。它在中山大學(xué)腫瘤防治中心的落地應用就挺有代表性。
醫生們最頭疼的病歷書(shū)寫(xiě)問(wèn)題，AI診療助手能幫上大忙——可以實(shí)時(shí)讀取患者在院全周期診療數據，幫醫生快速生成病歷內容-9。
一位胸科副主任醫師在使用后表示：“AI診療助手通過(guò)綜合診斷推薦的藥物跟我心目中想用的藥物不謀而合！”-9
除了病歷書(shū)寫(xiě)，這個(gè)系統還能生成符合臨床指南的TNM分期評估建議和診療方案推薦，輔助醫生做診斷決策-9。
在腫瘤分期這種專(zhuān)業(yè)活上，它的T分期準確率能從58%提高到90%，N分期從62%提升到80%-6。
醫渡云到底怎么樣？用戶(hù)打分可能最能說(shuō)明問(wèn)題。在一個(gè)公開(kāi)評價(jià)平臺上，醫渡云的平均評分高達4.9分-5。
用戶(hù)評論中，“越來(lái)越好用了”、“國內最好用的軟件，最人性化的軟件”這樣的正面評價(jià)比比皆是-2。
當然，也有用戶(hù)提出“希望更人性化一些”的建議-2，還有用戶(hù)反映早期版本“功能還是較少，里面的模版不多”-8。
這說(shuō)明系統還有改進(jìn)空間，但總體上用戶(hù)滿(mǎn)意度挺高的。特別是在提升工作效率方面，醫渡云的表現得到了很多醫生的認可。
醫渡云在科研領(lǐng)域也發(fā)揮著(zhù)重要作用。它創(chuàng )建的3000多個(gè)專(zhuān)科疾病模型覆蓋了近50類(lèi)重大病種-4。
通過(guò)搭建科研大數據平臺，醫渡云能幫助醫院將傳統的6-12個(gè)月的科研產(chǎn)出周期縮短到2-6個(gè)月，甚至1-2個(gè)月-10。
這個(gè)平臺已累計支撐發(fā)表高水平論文超500篇，影響因子突破3000分-6。在天津血研所的應用中，它幫助高效完成了大量高質(zhì)量的臨床研究-10。
對于需要多中心協(xié)作的研究，醫渡云的數據平臺通過(guò)統一的數據采集和治理標準，解決了不同中心之間數據可信共享的問(wèn)題-10。
在新冠疫情期間，醫渡云怎么樣應對突發(fā)公共衛生事件的呢？它協(xié)助北京、武漢、寧波等地搭建了疫情動(dòng)態(tài)監控平臺-1。
它發(fā)布的“城市免疫平臺”和“傳染病監測預警平臺”，以YiduCore作為引擎，實(shí)現了多種傳染病風(fēng)險預警關(guān)口前移-1。
這些平臺以“平戰結合”思維，既能在疫情暴發(fā)時(shí)提供決策支持，也能在日常狀態(tài)下助力實(shí)現場(chǎng)景化動(dòng)態(tài)管理-1。
相比傳統的文字報告，醫渡云平臺的可視化分析更為直觀(guān)，空間信息表達更準確簡(jiǎn)練，為研究、匯報與決策提高了效率-4。
醫渡云不僅服務(wù)大型公立醫院，也在幫助非公醫療機構構筑競爭力“護城河”-6。
針對非公醫療的特點(diǎn)，它提供“可快速落地、可持續迭代、可復制擴張”的智能化平臺-6。
在華南地區某腫瘤專(zhuān)科醫院，醫渡科技AI診療助手日均使用近千次，醫生已自主定制了140余個(gè)專(zhuān)屬智能體-6。
醫渡云還自主研發(fā)了醫療垂域大模型，將“幻覺(jué)”發(fā)生率控制在1%以?xún)?/span>-6，這在醫療領(lǐng)域至關(guān)重要——畢竟醫療決策容不得半點(diǎn)差錯。
醫渡云的AI診療助手已在國內20多家頂尖醫院進(jìn)行本地化部署-9，它的醫療垂域大模型正將“幻覺(jué)”發(fā)生率牢牢控制在1%以?xún)?/span>-6。
當AI開(kāi)始理解55億份醫療記錄中的醫學(xué)知識-7，當它能夠將TNM分期準確率從58%提升至90%時(shí)-6，這個(gè)醫療AI系統已經(jīng)不再是未來(lái)概念。醫渡云怎么樣？它正用十年時(shí)間，將臨床數據轉化為醫生工作站里的得力助手。
