AI赋能JBO竞博临床：从助手到专家腾讯临床助手助力基层诊疗发展

　　JBO竞博近两年来，新冠疫情成为重要转折点，刺激着公共卫生信息化建设“补课”需求，医疗信息化产业迎来新一轮发展大潮。回顾历史，大型公共卫生事件往往会成为医疗信息化产业发展的重要催化剂。

　　以2003年的SARS为例，SARS的突然爆发让政府意识到信息化的薄弱是应对突发公共卫生事件的一大软肋，此后开始加强了以疾病防控体系、区域信息化平台为代表的公共卫生信息化建设工作。

　　特别是随着此后这些年间信息技术的发展，以互联网为依托的健康教育、医疗信息查询、电子健康档案、电子处方、远程医疗和康复等多种形式的医疗健康服务悄然改变着传统医疗服务模式。

　　在生命和健康面前，没有人愿意去冒险，因此，只要力所能及，大多数人看病都首选大医院、扎堆大医院。背后只有一个原因，因为大医院医疗水平高，越大的医院水平越高。这种认知，有无数的事实和经历可为依据，加上太多人身体力行和示范带动而更加深入人心。

　　伴随着信息技术的发展和医疗信息化的革新，这种情况愈演愈烈，也如同中国的教育一样，地域差距越来越大，资源分配越来越失衡。当然，这也是人们看病难、体验差和医护人员看病急、态度冷漠的重要原因。

　　2009年，《中央国务院关于深化医药卫生体制改革的意见》中指出，“通过引导一般诊疗下沉到基层，逐步实现社区首诊、分级诊疗和双向转诊。”只有实现分级诊疗，才能建立覆盖城乡的基本医疗卫生制度，促进资源的合理分配。

　　目前很多大型医院都建立起了以综合医院为中心、以居民电子健康档案和电子病历为核心的区域信息共享平台，通过部署相关软硬件设施，为基层卫生机构提供基层首诊、双向转诊等服务。

　　这也意味着通过基层医院解决80%的常见病，再完善转诊程序，重点畅通慢性期、恢复期患者向下转诊，形成分工协作的机制，促进医疗资源的纵向移动。

　　不过目前基层医疗水平偏低，医生的能力也有限，面对大量求医需求，难免有些力不从心。想要推动智慧医疗体系建设，推广「互联网+」医疗服务新模式，计算机智能临床辅助有好的效果。

　　结合医疗AI实际落地进程，围绕医疗服务的真需求，AI医疗预计会朝着三个方向发展：第一，医疗服务关口前移，以治疗为主转向以健康服务为主；第二，医疗AI需要融入临床流程；第三，分级诊疗加速推进，推动优质医疗资源下沉。

　　数据驱动的 AI 技术非常适合解决健康市场的长期低效率问题，可能会降低成本，减少医生的时间负担。这些技术可以用来捕获大量数据，包括患者过去和现在的状态，项目潜在的未来状态，从而进行实时分析数据，协助推理达到患者和医生目标的最佳方式。

　　腾讯AI临床助手作为一款辅助工具，支持提高接诊效率、管理病历质量、降低诊疗风险、扩充医学知识、综合数据查询、医疗应用管理等多个功能。不需要干扰医生日常的工作习惯和流程，只需以工具箱的形式嵌套在医生电子病历系统中即可。

　　腾讯AI临床助手内置电子病历HIS、医学知识库KB、AI辅助决策系统CDSS，覆盖3000+种疾病，重点监测500+种常见病，人工智能、知识库双引擎驱动，精准解决基层医疗机构诊疗难题。

　　在病历填写上，依据相关症状、体征和疾病图谱推荐，辅助医生问诊及病历书写，降低误诊风险。

　　AI临床助手还基于NLP技术的医学术语识别，进行高危症状、高危体征以及检验检查危急值的提醒，降低漏诊危重症可能性。

　　覆盖10000+药物信息，超110000+药品说明书，200W+药品审核规则，231W+算法节点，腾讯AI临床助手深受中国医学科学院信息管理研究所、人卫社权威支持，审核8大类，20+小类用药安全审核需求，95%+覆盖临床用药需求。

　　AI临床助手根据患者病历智能推荐用药方案，智能学习院内历史处方，参考权威指南、共识，结合机构用药目录，方案包含西药&中药经方JBO竞博，学习复合诊断用药方案，学习组合用药方案。

　　实时分析临床处方并给出规范建议，用药风险实时提醒，全面审核用药安全。根据病历信息自动识别匹配相关处方药物并展示对应的药品说明书，辅助医生进一步评估该药品处方是否满足对应疾病的使用范围。

　　内含多样化专业知识数据，协助医生系统化理解疾病诊治，可进行医学知识搜索查询。

　　AI临床助手可以对基层诊疗数据进行动态监控，个性化配置数据指标，如病历数、辅诊引擎数、病历质检监测数等数据的可视化展示。

　　AI临床助手可配合临床实际情况JBO竞博，支持多样化配置，根据客户设置实现包括转诊提醒逻辑、功能模块开关等。接入成本极轻，可兼容多种医院电子病历系统。

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