Kürzlich hat das Zhongshan Hospital, das der Fudan University und dem Shanghai Institute of Science and Intelligence angeschlossen ist, gemeinsam den ersten inländischen kardiovaskulären KI -Modell "Cardiomind" veröffentlicht. Diese Durchbruchstechnologie markiert den offiziellen Eintritt in das Gebiet der kardiovaskulären Diagnose und Behandlung in die Ära der Intelligenz. Die Einführung dieses Modells bringt nicht nur neue technologische Innovationen in die medizinische Industrie, sondern bietet auch effizientere und genauere Lösungen für die Diagnose und Behandlung von Herz -Kreislauf -Erkrankungen.
Das "aufrichtige" große Modell wird in der Branche "AI Heart Doctor" bezeichnet. Das Kernziel ist es, die Diagnose und Behandlungseffizienz zu verbessern, indem die Denkmethoden von erstklassigen kardiovaskulären Experten imitiert werden. GE JUNBO, Akademiker der chinesischen Akademie der Wissenschaften und Direktor der Abteilung für Kardiologie, betonte auf der Pressekonferenz, dass das Modell nicht nur ein einfacher Dateneintrag ist, sondern vor allem durch Deep -Lern- und Argumentationsfunktionen kann KI wie ein Experte denken und beurteilen. Durch die Integration verschiedener Formen der Diagnose- und Behandlungsdaten realisiert dieses Modell die Intelligenz des gesamten Prozesses von der Erfassung von Krankengeschichte bis hin zur Hilfsdiagnose und verbessert die Diagnose und Behandlungsniveau von Herz -Kreislauf -Erkrankungen signifikant.
Laut dem Forschungs- und Entwicklungsteam des "Guanxin" -Modells konzentriert sich die Wissensbasis dieses Modells auf den Bereich kardiovaskulärer Erkrankungen und deckt mehrere Subspezialitäten wie koronare Herzkrankheiten, Arrhythmie und Herzinsuffizienz ab. Das größte Highlight ist, dass es die Grenzen herkömmlicher KI -Modelle durchbricht und multimodale Daten wie Elektrokardiogramm, Ultraschallbildgebung und Laboruntersuchungen verarbeiten kann. Diese Fähigkeit zur Integration multimodaler Daten ermöglicht es Ärzten, eine genauere Hilfsdiagnose bei komplexen Fällen zu erhalten, wodurch die Qualität der Diagnose und Behandlung verbessert wird.
Der Akademiker Ge Junbo gab bekannt, dass die Anzahl der Personen, die im vergangenen Jahr in der Abteilung für Kardiologie des Zhongshan -Krankenhauses behandelt wurden, 820.000 erreichte. Mit Hilfe des "aufrichtigen Betrachtungsmodells" können Ärzte nicht nur mehr Patienten behandeln, sondern auch den Druck der täglichen Arbeit effektiv reduzieren. Zhou Jian, Direktor des Zhongshan Hospital, sagte, dass die medizinische Arbeit mit der weit verbreiteten Anwendung der AI -Technologie allmählich "autonomes Fahren" erkennen werde. Ärzte können sich mehr auf die Erforschung schwieriger Fälle und eine ausführliche Kommunikation mit Patienten konzentrieren, wodurch die Gesamtqualität der medizinischen Dienstleistungen verbessert wird.
Die Sicherheit von medizinischen Daten und die ethischen Fragen der KI sind jedoch weiterhin große Herausforderungen für die Branche. Um das Problem der Datensicherheit zu lösen, hat das "Guanxin" -Modellteam eine strenge Datenfeuerwall festgelegt, um sicherzustellen, dass die Datenschutzinformationen des Patienten verschlüsselt werden. Darüber hinaus erfordert die Anwendung von KI bei medizinischen Entscheidungen vollständigere rechtliche Normen, um sicherzustellen, dass die rechtlichen Verantwortlichkeiten der Ärzte klar definiert sind, wodurch die gesunde Entwicklung der AI-Technologie im medizinischen Bereich fördert.
Mit Blick auf die Zukunft wird das große Modell "Sehen the Heart" Funktionen wie die Unterstützung der individualisierten Behandlungsentscheidungen, maschinelles Lernen zur Vorhersage von Krankheitsrisiken und die Kombination von Bildgebungsdaten zur Unterstützung der chirurgischen Planung weiter optimieren. Durch die Umwandlung der Erfahrungen von Top-Experten in reproduzierbare "digitale Diagnose und Behandlungskraft" wird dieses Modell den Untergang hochwertiger medizinischer Ressourcen beschleunigen, mehr Patienten mit effizienten und genauen medizinischen Diensten fördern und den kontinuierlichen Fortschritt auf dem Gebiet der kardiovaskulären Diagnose und Behandlung fördern.