CNET科技资讯网 10月19日 北京消息(文/齐丰润): 随着技术的发展以及人们需求的不断提高,许多行业都很难满足当下人们的需求,因此转型就成为了各个行业内最热门的一个话题,对于医疗行业来说尤甚如此。
传统方式造成的医疗资源配置不均匀不仅让患者得不到良好的医疗体验,同时也在一定程度上让医患关系变得更为紧张。那么如何才能解决这样的问题?InterSystems认为首当其冲就是医疗信息化转型所带来的“可持续发展的智慧医疗”。
InterSytems国际业务副总裁Steve Garrington表示,“中国作为一个人口大国和发展中大国,正面临着人口老龄化、慢性疾病逐渐增多、医疗成本激增、医疗供需矛盾突出等挑战。在这种情况下,建立在信息互联互通基础之上的智慧医疗的落地显得尤为迫切。”
当谈到如何解决这些迫切的问题是,Steve Garrington说道,“优化医疗资源配置,高效利用医疗资源,缓解医疗供需矛盾,提升医疗服务品质,改善医患双方关系,这都是智慧医疗所能带给中国医疗体系与广大患者的福音。”
数据丰富、深度互联、高度智能和大规模可扩展,这是全球范围内可持续发展的智慧医疗建设对于技术解决方案的关键需求。据介绍,InterSystems与全球合作伙伴共同开发“智慧医疗”整体解决方案,已服务全球80多个国家超过4.5亿患者,帮助他们拥有高价值的、高效的和个性化的医疗保健服务,并推动各国医疗机构的协同化发展。
对于智慧医疗来说,医疗信息的“互联互通”与“协同共享”有着相当大的意义。对此,作为InterSystems中国的合作伙伴,湘雅医院表示,信息的互联互通在优化医院政策,提升医疗效率,改善患者就医体验等方面都有着积极的影响。
除了实际的案例分享之外,InterSystems还与美中宜和医疗集团签署合作协议,将TrakCare医疗信息系统引入到了美中宜和的所有医院、门诊中心、月子会所等机构。TrakCare将为美中宜和提供快速共享、互联互通的信息管理平台,帮助美中宜和实现更好的医疗协同,确保每一位患者都能享受到统一的、高品质的医疗服务。
美中宜和创始人、常务副总裁、财务总监陈霄表示,“InterSystems是全球领先的医院信息系统提供商。更重要的是,在医疗护理行业,InterSystems与美中宜和有着共同的发展理念,对质量、安全、效率都有着不懈的追求,这是我们合作的坚实基础。”
美中宜和首席信息官曹晋军表示,“美中宜和需要TrakCare这样的信息系统,来实现集团内部的流程统一、信息共享、数据互通,以确保拥有统一的、高效的、高品质的服务输出。为了满足美中宜和的具体需求,TrakCare系统做了预先的针对性配置,从而为美中宜和的医疗护理服务提供了信息平台和技术驱动。”
而对于此次的合作,TrakCare副总裁Christine Chapman也表示,“我们很高兴能为美中宜和医疗集团提供TrakCare,这标志着TrakCare受到了越来越多中国高端医疗机构的认可。中国是InterSystems的关键战略市场,与美中宜和的合作将帮助TrakCare进一步完善在妇儿医疗领域的针对性优化,从而为更多的中国客户提供更高品质的服务。”
自2004年进入中国市场以来,InterSystems一直把中国视为重要的战略市场。未来,InterSystems还将继续植根中国市场,推动医疗信息的互联共享,提升中国各级医疗机构的业务水平、效率与服务品质,为中国的患者和医疗工作者创造更好的环境,从而为未来中国的“智慧医疗”体系添砖加瓦。
好文章,需要你的鼓励
这项研究提出了"高效探测"方法,解决了掩码图像建模AI难以有效评估的问题。通过创新的多查询交叉注意力机制,该方法在减少90%参数的同时实现10倍速度提升,在七个基准测试中均超越传统方法。研究还发现注意力质量与分类性能的强相关性,生成可解释的注意力图谱,展现出优异的跨域适应性。团队承诺开源全部代码,推动技术普及应用。
伊利诺伊大学研究团队开发了CLAIMSPECT系统,通过层次化分解复杂争议、智能检索相关文献、多角度收集观点的方法,将传统的"真假"判断转变为多维度分析。该系统能够自动构建争议话题的分析框架,识别不同观点及其支撑证据,为科学和政治争议提供更全面客观的分析,已在生物医学和国际关系领域验证有效性。
清华大学研究团队首次提出情感认知融合网络(ECFN),让AI能像人类一样理解和表达情感。该系统通过多层次情感处理架构,在情感识别准确率上比现有最佳系统提升32%,情感表达自然度提升45%。研究突破了传统AI情感理解的局限,实现了跨模态情感融合、动态情感追踪和个性化情感建模,为医疗、教育、客服等领域带来革命性应用前景。
哈佛大学研究团队通过创新的多智能体强化学习方法,让AI在战略游戏中学会复杂推理。研究发现AI通过游戏竞争能发展出类人思维能力,在逻辑推理、创造性解决问题等方面表现显著提升。这项突破性成果为未来AI在医疗、教育、城市管理等领域的应用奠定基础,展现了通过模拟人类学习过程培养真正智能AI的新路径。