上线即落地,平安智慧医疗的底气从何而来?

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春节期间,一辆12.6米长、26吨重的移动CT影像车疾驰在开往湖北省人民医院的路上,吸引了不少关注。这辆移动影像车近日还搭载了平安智慧城市最新上线的新冠肺炎智能阅片系统。 Mfinh@K,  
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这套系统上线之前,由平安医保科技旗下健康(检测)中心打造的移动CT影像车已经在湖北疫区服务多家医院。媒体称该64层移动CT影像车“在移动CT影像车这一场景中是最好的配置”。“好马”已到位,“好鞍”该怎么配? aGbHDo  
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同属平安医疗健康生态圈内的平安智慧城市智慧医疗给出了答案。新冠肺炎智能阅片系统是平安智慧医疗交给平安医保科技的学霸式答卷。国内最先进的移动CT设备+国内最领先的智能阅片系统,让“方舱CT”这一媒体命名的概念“一炮而红”。 5`\"UC7?%  
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助力疫区医生诊断更快、更准 %Kzu&*9Hb  
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据媒体报道,该CT影像车先后驰援湖北省人民医院和江汉方舱医院,以日均220人次的影像扫描能力,大大缓解了两家医院的CT检查压力。而平安智慧医疗上线仅10天的新冠肺炎智能阅片系统,目前已服务于包括湖北省在内的全国多个省份、1500多家医疗机构中。平安智慧医疗相关负责人表示,我们研发的新冠肺炎智能阅片系统支持AI读片和电子胶片影像共享,15秒左右即可出具智能分析结果,准确率高达90%。 o*sss  
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一位患者的肺部CT可能有10-300幅图像,通常,医生阅片需要15分钟左右的时间。借助平安智慧医疗新冠肺炎智能阅片系统,系统用时15秒左右就能出具智能分析结果,含丰富的量化分析内容,为医生在有限的阅片时间里提供更多维、更精准的信息,帮助医生出具更精准的诊断报告;此外,该系统可对疑似病人多个不同时间段的CT影像进行对比分析,辅助医生更全面地掌握患者病情发展。 +%!'~  
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上线以来,平安智慧医疗新冠肺炎智能阅片系统已经辅助合作医疗机构的影像科医生为6000多位疑似患者提供了阅片服务,累计阅片数达百余万张。 Ny` =]BA  
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上线即落地,平安智慧医疗的底气从何而来? tV"Jh>Z  
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平安智慧医疗技术团队在平安医疗健康生态圈中是一支亮眼的“技术派”,手握近十项含金量极高的国际医疗科技大赛冠军,及多篇重量级论文研究登上顶级国际医疗领域年会。包括在ISBI、智能医疗问答大赛MEDIQA2019、医疗信息学领域顶级国际会议ICHI、COIN2019文本理解大赛等单元上,获得肺癌病理分割(ACDC)、内窥镜影像质控(EAD)和病理性近视检测(PALM)、文本理解等多个项目世界冠军。 M.3ULt8  
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世界领先技术如果说是平安智慧医疗的一条腿,另一条腿则是极具破发力的落地推广速度。集合了先进技术打造的平安智慧城市智慧医疗一体化平台已落地全国70多个城市,应用于超过14000家医疗机构。其中,智能影像辅助诊断系统拥有50多种AI模型储备,智能辅助诊疗AskBob支持约1500多种疾病的个性化辅助诊断和治疗建议,调用量累计1100万次,惠及26万名医生。智能辅助诊疗系统已在甘肃省逾13000家基层医疗机构落地,每周提供超过40万次的诊疗推荐。 7KJ%-&L^  
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平安智慧医疗推出抗疫“全家桶” D5"Xjo*  
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在针对新冠肺炎的医疗科技应用上,智能阅片仅仅是平安智慧医疗上线的抗疫“全家桶”之一。 m(KBg'kQ  
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平安智慧城市联席总经理兼首席战略官高孟轩介绍,平安智慧医疗从四个层次上参与了此次疫情的防控工作。 9}A\BhtiM  
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首先是和地方政府合作,根据实时披露数据和互联网问诊等外部数据,用人工智能大数据进行建模后,预测各地疫情的走向以及疫情对于经济的影响,方便地方政府做出决策和才去措施,目前已为15个省市提供相关信息和支持。 +%=lu14G  
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第二是和卫健委行政主管部门、疾控中心等业务单位合作,利用智能呼出呼入系统、隔离人员上报系统,对疑似患者进行排查和上报,帮助职能部门做好疫情的网格化防控。 ":!1gC  
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第三是帮助医生和医疗机构更有效地开展诊治活动,通过远程问诊系统和临床辅助诊治系统、新冠肺炎智能阅片系统,帮助医生提高诊治效率,已在疫情最严重的湖北省武汉市、宜昌市、黄石市、孝感市、荆门市等5个地市部署,覆盖全国约1500家医疗机构。 a^g}Z7D'T  
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最后是针对居民搭建疫情信息披露和普及平台、提供自我排查、在线心理辅导和远程问诊服务,减少社会恐慌情绪,已经嵌入约300个地方政府平台和官方媒体。 l1%ubu  
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从政府到一线医护再到普通居民,平安智慧医疗打造了一堵立体化、全方位的抗疫防护墙,同时展现出医疗科技在疫情下能够施展出的全部科技智慧,是示范也是启示。 rH$M6S  
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大疫当前,机会如锱铢,去之如泥沙。互联网企业纷纷谋定而动,争夺冗长的医疗产业链中的一环,然而一环之外,俱是流土。而像平安智慧医疗将整条医疗流程纳入射程之内,将医疗健康生态圈设为终极目标的耐力型选手,或将最终通过短期非常态的成长,完成长期的终极蜕变。