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自动化医学分析平台2020-09-02T14:26:13+00:00

RealMedSci 自动化医学分析平台

缩短医学科研数据时间,降低临床医生从事临床研究的门槛,全面提高医学科研成果质量,提升跨科室协同科研能力。

深耕医疗大数据分析使能市场

利用大数据、机器学习、深度学习、文本分析技术,为医生提供人工智能工具,辅助医生在医学科研探索过程中进行灵活的、高效的数据整合,让医生整理数据不再繁琐。面向病因研究、诊断研究、治疗研究、预后研究的自动化分析模板引擎模板,支持医疗机构高效率、高质量地产生学术研究成果。

  • 多源数据整合
  • 高效数据审查
  • 科研流程自动化
  • 协同合作科研

相关产品

SaCa DeepCogni知识服务平台 
提供包括分词、分类、概念抽取、实体识别、情感分析、关系抽取、自动摘要等各种语义分析服务。

成为医学研究离不开的分析工具

高效数据整合

处理医疗数据差异化,将多源异构医疗数据标准化统一聚合;清洗医疗脏数据,进行数据质量治理;解决医疗数据质量问题,为医疗科研自动化应用研发准备高“营养”的原材料。

智能数据标注

优良设计的数据标注工具,极大提高数据标注效率,降低数据标注的工作量。同时融合知识自动化服务技术,尽可能实现数据标注的自动化辅助工作,解决医疗数据标注问题。

自动化分析引擎

以“一站式”的人工智能平台构建全能堆栈,提供多统计分析方法、算法选型,算法训练,算法优化,模型验证与应用部署的全栈支持。解决算法选择与引用的问题。以“平民化”的工具形态赋能医疗产业人员、医疗业务人员和医疗科研人员人工智能研发能力,解决医疗科研人员短缺和跨领域应用专家的稀缺问题。

临床实验辅助

临床实验中需要通过各种方法改进实验设计,增强临床实验在真实世界的结果可外推性。自动化医学分析技术可以通过临床数据结合社会、心理多维指标,更好的优化临床实验设计,并筛选适宜的患者队列,降低实验中的干扰因素,更好的进行临床验证。

健康洞察与疾病风险预测

自动化医学分析技术能够参与疾病的筛查和预测,从行为、影像、生化等检查结果中进行判断,对人体健康情况进行评估,辅助疾病提早发现提早干预,并助力实现预防性医疗。

辅助药物研发

生物医学的海量数据驱动了制药行业对人工智能的兴趣,深度学习可基于测定数据和文本数据建立生物过程模型。深度学习和其它智能算法都有望对药物研发产生重大影响。利用现有数据,建立智能模型,通过模型推断辅助探索药物研发,降低研发成本,提高研发成功率。

辅助医学教学与资格考试

借助自动化医学分析技术,使医学教学更具备沉浸感、实训感,增加反馈信息,并将医学教学与考试的理论、实际相结合,取得更好的教学效果。同时也可以助力在岗培训,实现自动化医疗科研平台,通过互联网教学或移动教学,实现医学终身教育。