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北京發布首批“場景創新需求清單”,醫療健康企業可揭榜!
發布時間:2024-08-20 10:18:02

近日,北京市政務服務和數據管理局發布《2024北京市智慧城市場景創新需求清單(第一批)》,組織開展場景創新需求揭榜工作,全面推進智慧城市場景創新開放,聚焦新技術融合應用、數據要素價值釋放及產業創新發展。

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第一批需求清單包括市級綜合清單、市屬國企專項清單、區域專項清單三大類,共38個場景。其中包括多個醫療場景:

醫療器械注冊審評大模型應用場景

場景概述:

建設醫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,構建醫療器械審評大模型及醫療器械注冊法規咨詢問答智能回復系統,智能化處理海量醫療器械注冊審評數據并為企業提供智能咨詢問答,提高審評效率、降低審評成本,保障公眾用械安全有效。

場景現狀及資源:

一、背景情況

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

二、場景解決的問題

隨著醫療器械行業的快速發展,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、審評資料補發率高等問題。

場景創新需求:

1.整合多種醫療器械注冊審評數據,構建醫療器械審評大模型。實現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,減輕企業與審評機構的成本負擔,實現效率提升和成本降低。

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

場景開放單位:市藥監局

基于醫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,整合醫療機構間診療數據,形成一個居民健康檔案查詢系統,實現系統間互聯互通、數據共享共用,降低居民就醫等待時間,實現醫療資源的合理配置和高效利用,推動醫療服務數字化、智能化和標準化轉型。

場景現狀及資源:

一、背景情況

圍繞朝陽區醫療資源分配與服務覆蓋不均、信息化與智能化程度不足、業務協同與流程優化不足、政策執行與信息化支持不足、數據共享與利用效果不佳等問題,通過開展健康醫療智慧應用建設、系統間互聯互通、數據共享共用,實現醫療服務的數字化、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,實現跨機構數據共享,解決數據孤島問題,推動醫療資源高效利用和醫療服務智能化。

場景創新需求:

1.整合全區多家醫院和社區衛生服務機構的診療數據,構建醫療健康大數據平臺。實現醫療數據的統一存儲、管理和共享,打破信息孤島,促進醫療機構之間的數據互通和業務協同。

2.通過導入疾病風險研判模型,優化醫療服務流程。為家庭醫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,提高醫療服務的響應速度和效率,降低醫療資源的浪費,實現醫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療數據共享解決方案。預期形成一套智慧醫療解決方案,包含居民個人健康檔案家醫服務助手和疾病風險評估模型,在朝陽區試點成功后,未來可在其他地區推廣,提升基層醫療服務的質量和效率。

場景開放單位:朝陽區衛生健康委員會

基于健康醫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,構建醫生專屬的智能輔助診斷模型,實現病灶精準分析,輔助診斷與治療規劃,增加臨床診斷的精準度、提高診斷效率,提高醫療效率、降低醫療成本,提高患者的生存率和生活質量。

場景現狀及資源:

一、背景情況

為提升醫院診療水平,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,構建醫生專屬的智能輔助診斷模型,實現病灶精準分析,輔助診斷與治療規劃,增加臨床診斷的精準度、提高診斷效率。

二、場景解決的問題

早發現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,降低醫療成本,提升患者生存率與生活質量。

場景創新需求:

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。實現數據驅動的精細化醫療決策支持,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。通過智慧診療系統的應用,實現醫療流程的優化,提高診斷效率,降低醫療成本,為患者提供更加便捷和高效的醫療服務。

3.構建健康醫療應用場景,形成可復制、可推廣的智慧醫療解決方案。打造健康醫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。

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