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面對(duì)日益增長(zhǎng)的醫(yī)療需求，高效、安全的監(jiān)測(cè)工具成為醫(yī)院運(yùn)營(yíng)關(guān)鍵。無(wú)創(chuàng)心輸出量測(cè)量?jī)x以“零侵入”特性重新定義血流動(dòng)力學(xué)監(jiān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。其核心技術(shù)基于生物電阻抗原理，通過(guò)算法模型將體表信號(hào)轉(zhuǎn)化為心輸出量、心率變異性等參數(shù)，全程無(wú)需建立靜脈通路。
在麻醉蘇醒室與產(chǎn)后出血場(chǎng)景中，該設(shè)備實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)響應(yīng)，幫助團(tuán)隊(duì)快速判斷循環(huán)穩(wěn)定性。護(hù)理人員經(jīng)簡(jiǎn)短培訓(xùn)即可獨(dú)立操作，減少了對(duì)資深醫(yī)師的依賴，優(yōu)化人力資源配置。更重要的是，連續(xù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可接入醫(yī)院信息系統(tǒng)，生成可視化報(bào)告，輔助多學(xué)科會(huì)診。對(duì)于追求ＤＲＧ／ＤＩＰ支付改革下成本控制的醫(yī)院，無(wú)創(chuàng)方案降低了耗材支出與住院時(shí)長(zhǎng)，間接提升床位周轉(zhuǎn)率。技術(shù)革新正驅(qū)動(dòng)臨床流程再造，讓醫(yī)療服務(wù)更趨精細(xì)化、人性化。
人工智能輔助診斷的一般模式為理解病癥、評(píng)定醫(yī)學(xué)證據(jù)、選擇治療方案幾個(gè)步 驟。利用自然語(yǔ)言處理、認(rèn)知計(jì)算、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索等技術(shù)，人工智 能技術(shù)可以獲取患者病癥信息，模擬醫(yī)生的診斷推理能力，為醫(yī)生診斷與制訂治療方 案提供輔助。首先，通過(guò)患者自述、醫(yī)生檢查、化驗(yàn)結(jié)果分析等獲取病癥信息，之后 系統(tǒng)會(huì)提取其中關(guān)鍵的特征并結(jié)合患者的歷史健康情況，通過(guò)自然語(yǔ)言處理讀取和理 解病歷。其次，人工智能技術(shù)可以基于分析需要要求患者或醫(yī)生提供某方面的病癥補(bǔ) 充信息，以及提示進(jìn)一步需做的檢查及鑒別關(guān)鍵點(diǎn)等。
