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醫(yī)療器械注冊審評大模型應用場景

場景概述：

建設醫(yī)療器械注冊審評大模型應用場景，運用大數據、人工智能等技術，整合多種數據源，構建醫(yī)療器械審評大模型及醫(yī)療器械注冊法規(guī)咨詢問答智能回復系統(tǒng)，智能化處理海量醫(yī)療器械注冊審評數據并為企業(yè)提供智能咨詢問答，提高審評效率、降低審評成本，保障公眾用械安全有效。

場景現(xiàn)狀及資源：

一、背景情況

隨著醫(yī)療器械行業(yè)的飛速發(fā)展，我國醫(yī)療器械技術審評法規(guī)體系不斷完善，技術審評工作面臨著越來越高的要求和挑戰(zhàn)，為進一步優(yōu)化營商環(huán)境，計劃引入大數據和人工智能技術，搭建醫(yī)療器械注冊審評大模型及醫(yī)療器械注冊法規(guī)咨詢問答智能回復系統(tǒng)，為企業(yè)提供醫(yī)療器械注冊智能審評服務。

二、場景解決的問題

隨著醫(yī)療器械行業(yè)的快速發(fā)展，審評效率和數據管理需求日益突出，需要通過深度學習算法和大模型應用解決審評流程復雜、注冊數據量龐大、申報流程繁瑣、審評資料補發(fā)率高等問題。

場景創(chuàng)新需求：

１．整合多種醫(yī)療器械注冊審評數據，構建醫(yī)療器械審評大模型。實現(xiàn)非結構化數據的高效理解與利用，為審評提供有力支持。

２．通過大模型應用縮短審評周期。大模型可對評審數據進行自動化、智能化處理，提高審評效率與質量，縮短審評周期，減輕企業(yè)與審評機構的成本負擔，實現(xiàn)效率提升和成本降低。

３．形成一套可供復制推廣的醫(yī)療器械評審解決方案。開發(fā)的醫(yī)療器械注冊審評大模型及其配套技術體系，將在北京市醫(yī)療器械審評檢查中心進行試點，試點成功后可在其他地區(qū)復制推廣。

場景開放單位：市藥監(jiān)局

基于醫(yī)療機構間診療數據的居民健康檔案查詢場景

場景概述：

建設居民健康檔案查詢場景，針對醫(yī)療數據共享需求的不斷增加，運用ＮＬＰ語義理解、知識增強、深度學習技術，整合醫(yī)療機構間診療數據，形成一個居民健康檔案查詢系統(tǒng)，實現(xiàn)系統(tǒng)間互聯(lián)互通、數據共享共用，降低居民就醫(yī)等待時間，實現(xiàn)醫(yī)療資源的合理配置和高效利用，推動醫(yī)療服務數字化、智能化和標準化轉型。

場景現(xiàn)狀及資源：

一、背景情況

圍繞朝陽區(qū)醫(yī)療資源分配與服務覆蓋不均、信息化與智能化程度不足、業(yè)務協(xié)同與流程優(yōu)化不足、政策執(zhí)行與信息化支持不足、數據共享與利用效果不佳等問題，通過開展健康醫(yī)療智慧應用建設、系統(tǒng)間互聯(lián)互通、數據共享共用，實現(xiàn)醫(yī)療服務的數字化、智能化和標準化。

二、場景解決的問題

隨著醫(yī)療機構間數據共享需求的不斷增強，需要通過ＮＬＰ、深度學習等技術整合診療數據，建立居民健康檔案，實現(xiàn)跨機構數據共享，解決數據孤島問題，推動醫(yī)療資源高效利用和醫(yī)療服務智能化。

場景創(chuàng)新需求：

１．整合全區(qū)多家醫(yī)院和社區(qū)衛(wèi)生服務機構的診療數據，構建醫(yī)療健康大數據平臺。實現(xiàn)醫(yī)療數據的統(tǒng)一存儲、管理和共享，打破信息孤島，促進醫(yī)療機構之間的數據互通和業(yè)務協(xié)同。

２．通過導入疾病風險研判模型，優(yōu)化醫(yī)療服務流程。為家庭醫(yī)生和簽約居民提供健康服務提示和風險評估，減少患者等待時間，提高醫(yī)療服務的響應速度和效率，降低醫(yī)療資源的浪費，實現(xiàn)醫(yī)療資源的合理配置和高效利用。

３．形成有推廣價值的居民醫(yī)療數據共享解決方案。預期形成一套智慧醫(yī)療解決方案，包含居民個人健康檔案家醫(yī)服務助手和疾病風險評估模型，在朝陽區(qū)試點成功后，未來可在其他地區(qū)推廣，提升基層醫(yī)療服務的質量和效率。

場景開放單位：朝陽區(qū)衛(wèi)生健康委員會

基于健康醫(yī)療體系的疾病早期篩查診斷場景

場景概述：

建設基于健康醫(yī)療體系的疾病早期篩查診斷場景，運用大數據分析、圖像識別、機器學習等技術，融合病患基本信息、治療方法、臨床檢驗等數據，針對癌癥、白血病、心臟病等早期檢出率低、預后評估復雜的病癥，構建醫(yī)生專屬的智能輔助診斷模型，實現(xiàn)病灶精準分析，輔助診斷與治療規(guī)劃，增加臨床診斷的精準度、提高診斷效率，提高醫(yī)療效率、降低醫(yī)療成本，提高患者的生存率和生活質量。

場景現(xiàn)狀及資源：

一、背景情況

為提升醫(yī)院診療水平，綜合應用機器學習、自然語言處理等信息技術，建立精細化的診斷模型和醫(yī)療機制，通過標準化、流程化的影像標注、特征提取、特征篩選和人工智能分類等步驟，構建醫(yī)生專屬的智能輔助診斷模型，實現(xiàn)病灶精準分析，輔助診斷與治療規(guī)劃，增加臨床診斷的精準度、提高診斷效率。

二、場景解決的問題

早發(fā)現(xiàn)和早診斷對于提升患者的生存率至關重要，通過大數據、ＡＩ技術構建智能輔助診斷模型，精準分析病灶，提高診斷效率與準確性，降低醫(yī)療成本，提升患者生存率與生活質量。

場景創(chuàng)新需求：

１．通過引入大數據分析、機器學習和自然語言處理技術，融合患者病史、影像資料及檢驗結果等數據，構建智能化診斷模型。實現(xiàn)數據驅動的精細化醫(yī)療決策支持，顯著提升診療效率與準確性。

２．智慧診療服務提升診療效率。通過智慧診療系統(tǒng)的應用，實現(xiàn)醫(yī)療流程的優(yōu)化，提高診斷效率，降低醫(yī)療成本，為患者提供更加便捷和高效的醫(yī)療服務。

３．構建健康醫(yī)療應用場景，形成可復制、可推廣的智慧醫(yī)療解決方案。打造健康醫(yī)療疾病早期篩查診斷場景，提高早期檢出率和預后評估的準確性，具備廣泛的推廣價值。