MediScan™ AI引擎
将非结构化病历转化为黄金数据
基于大语言模型的医疗AI引擎
技术突破，价值重塑
用AI重新定义医疗数据处理方式
技术原理
四步流程，智能转化
AI处理流程
输入
非结构化病历（手写、拍照、PDF、扫描件）
步骤1：光学识别(OCR)
• 高精度手写体识别
• 多格式文档解析
• 图像预处理与增强
步骤2：大语言模型(LLM)语义理解
• 医学实体识别
• 上下文语义分析
• 关键信息提取
步骤3：医学规则引擎校验
• 医学知识图谱验证
• 逻辑一致性检查
• 标准术语映射
步骤4：结构化数据输出
• 标准化格式输出
• 质量评分标注
• 可视化展示
输出
标准化、可分析的结构化数据
三大核心优势
技术领先，性能卓越
优势1：高准确率
98%结构化准确率，行业领先
基于大语言模型(LLM)和医学规则引擎的双重保障， 确保数据质量达到临床研究标准
- ✓ OCR识别准确率：96%（手写体92%）
- ✓ 实体识别准确率：98%
- ✓ 关系抽取准确率：95%
- ✓ 整体结构化准确率：98%
提升35% - 相比传统人工标注+规则引擎方法
优势2：低成本
数据处理成本降低80%
AI自动化处理替代传统人工标注，大幅降低数据处理成本， 让真实世界研究触手可及
- ✓ 人工标注需求减少：90%
- ✓ 单份病历处理成本：从¥50降至¥10
- ✓ 质控成本降低：70%
- ✓ 总体项目成本降低：80%
成本对比（1000份病历项目）
优势3：高效率
单份病历处理时间从30分钟缩至2分钟
AI并行处理能力，让大规模数据处理项目成为可能， 项目交付周期缩短50%
- ✓ 单份病历处理时间：2分钟
- ✓ 并行处理能力：1000份/小时
- ✓ 项目启动时间：从2周缩至3天
- ✓ 整体交付周期缩短：50%
效率提升15倍 - 让6个月的项目在1.5个月内完成
广泛应用场景
赋能医疗数据全生态
真实世界研究(RWS)
快速从海量病历中提取研究数据
- 自动筛选符合纳排标准的病例
- 批量提取关键研究变量
- 自动生成统计分析数据集
- 支持多中心数据整合
典型案例：某肿瘤药RWS项目，从1190万病例中筛选出1000例符合条件的病例， 提前4个月完成数据收集
临床决策支持
实时分析患者病历，提供循证建议
- 实时病历结构化分析
- 相似病例智能匹配
- 循证医学证据推荐
- 治疗方案效果预测
应用价值：帮助医生在2分钟内获得患者全面病历分析， 并推荐最佳治疗方案
医院数字化
历史病历电子化，病案质量控制
- 历史纸质病历批量数字化
- 病案质量自动检查
- 电子病历标准化改造
- 医疗数据资产盘点
典型案例：某三甲医院10万份历史病历数字化项目， 3个月完成，准确率98%
药企医学事务
药品上市后监测，不良反应分析
- 药品疗效实时监测
- 不良反应自动识别
- 竞品对比分析
- 医学洞察报告生成
应用价值：持续监测药品在真实世界中的使用情况， 及时发现问题并优化策略
技术演示
上传病历，即刻体验AI的魔力
上传样例病历
支持格式：PDF、JPG、PNG、手写病历拍照
最大文件大小：10MB
或拖拽文件到此处
处理流程预览：
注：演示数据仅用于技术展示，所有上传数据将在24小时后自动删除