北京治疗白癜风需花多少钱 https://jbk.familydoctor.com.cn/bjbdfyy_ks4611/DRA基于人工智能和区块链技术开发了一系列医疗底层技术应用型产品，目前主要就人工智能技术为大家做一个详解！智能挂号对于一个患者来说，如果不知道自身疾病，则无法准确的挂号就诊，影响了就诊体验，如果采用在线挂号则需要大量客服接待引导挂号，这将给企业的接待量带来压力，同时增加了企业成本。为了解决患者自助挂号和节约客服成本，Dragent首先开发了AI智能挂号，只要患者输入个人健康资料和病情描述，智能体Agent能够精准的预测出患者所需要的科室，再根据疾病的内部属性信息对疾病进行画像，在急性病、慢性病、危险性、致残率、猝死率、死亡率、存活性、癌变率、手术性、治愈性、流产率、传染性、感染性等51个维度分析画像，最终决定推荐适合的医生号源，实现了人工智能进行“分级诊疗”的作用，为患者实现少花钱看好病的服务。挂号服务是整个医疗服务的最前端，如果患者不知道自身疾病就很难在线法选择合适的医生，若线下挂号则存在黄牛和排队的困扰，为患者带来诸多不便，目前Dragent已经和挂号网形成了合作，首先开放了北京的号源作为试用点，另外已经和微医（原挂号网）、合作并取得了日均50万的号源。Dragent为平台中的医疗企业提供了最基础的工作服务。智能导医智能导医主要是服务于在线问诊的网站，如：好大夫、春雨医生、丁香园等在线问诊、复诊的网站，产品的核心功能是通过患者提供的健康档案资料和病情描述后，智能体Agent能够做出对病因病理、疾病系统、所属科室、性别属性、病灶部位、相关检查、用药药理性、可能疾病的相关预测。开发该产品主要是能够为患者尽快匹配到在线问诊医生，减少了网站客服量，提高了医生问诊效率。同时agent能够持续的跟踪患者的就诊情况、复诊结果、检查报告单上传分析、推荐治疗方案等。利用强大的疾病知识图谱在后续的跟踪服务中给患者带来非常好的就医体验。目前Dragent已经和健康之路、好大夫、寻医问药、名医汇展开了合作。医生助理医助服务是指医生和患者进行交互时，Q/A数据实时共享在Dragent后台，Agent能够实时分析患者的需求和任务意图，能够快速的在医疗图谱中识别出相关的答案决策并推荐给医生，实现人机协同会诊工作，帮助医生提高工作效率。交互的设计是患者和医生为主要UI，机器和医生还存在弹框UI，若医生认可的机器预测将会点击自动上传答案，这将大大提高了医生工作效率。如：患者上传B超、X线、CT、MRI影像图要求医生帮助分析病情，机器识别出需求后，调取了计算机视觉分类模型，疾病预测视觉模型，迅速的帮助医生分析出可能的病情并给出预测的结果解释，如果与医生会诊达成了共识，则只需点击即可上传到患者和医生的UI中，该项目命名为“熵医生”，即通过信息熵训练出来的Dr.agent。目前已与家庭医生、39健康网、健康、平安好医生等医疗互联网企业展开合作。未来Dragent开发出智能硬件机器人，可安置在医生就诊科室，通过收录医生患者的问诊语音自动转化成文字，预测出相关的决策共享在医生的电脑中，协助医生工作；同时也可以利用机器人的视觉（摄像）观察患者的病变皮肤、眼睛并自动拍照，协助医生分析类似于糖尿病眼的分析。智能导药智能导药在医疗服务领域中具有重要地位，是构建Dragent资源共享的必要环节，药商企业没有在线医生问诊服务，就没有处方权（医院资质的企业具有处方权），而在问诊网站拥有处方权但没有医药销售资质，为了实现资源共享，Dragent开发了智能导药功能，不仅实现了非常接近于药剂师的水平，而且能够实现企业间的相互服务，通过智能合约自动分配药品收益。该产品的核心技术是利用了AI对患者的病情描述或患者与药剂师的交互数据，以及疾病用药的药理性知识图谱的生成，实现了机器对药物药理性的智能化分析，如：激动性药、抑制性药、镇痛药理、解热镇痛药理、抗心律失常、血管性紧张、利尿性、抗高血压、抗心力衰竭、调血脂、抗心绞痛、抗凝血、呼吸系统药、消化系统药、免疫性药、抗生素等药理性预测，结合患者健康档案，患者特殊期（孕期或生理期）、药物过敏性等多维度分析，调用医药知识图谱推荐出具体的用药，提高药剂师的工作效率及为缺乏药剂师的网站提供导药服务，同时也实现问诊网站和药商间的资源对接服务。目前Dragent和包括健客网、壹药网、好药师、叮当快药展开合作，后续也将与传统的销售药如商老百姓大药房，以及生产型药企进行合作。医疗知识图谱医疗知识图谱是实现智慧医疗的基石，而Dragent智慧医疗的核心是认知算法，通过认知算法能够满足用户的疾病问诊功能、医疗查询功能、医疗推荐功能，Dragent在专业权威的医学刊物、文献、论文、医学书籍、医学百科等的亿级数据中构建了种疾病知识图谱，以图谱疾病为中心，构建了10大关系维度，包括概述、病因、病理、临床表现、检查、诊断、并发症、治疗方案、用药、预后；产生了51个疾病属性标签；形成了个节点分类关系；包含了个节点，总提取数据量为23GB。后续将会在疾病的垂直细分化上构建肿瘤科图谱、皮肤病图谱、慢性病（三高）等更加专业化的图谱，更加满足个性化、专业化图谱服务。图谱认知算法Dragent自主研发了IDD（interactive-discover-decision）认知算法,即交互、发现、搜索、排除、验证、加权、再发现、决策过程。图谱（Graph）代表和NLP、AI技术融合，假设NLP识别用户问题事件x=，那么事件的自信息，而自信息只能处理当个输入，于是我们用香浓熵来对整个概率分布中的不确定总量进行量化：，AI学习的过程就是最小化预测分布与真实分布交叉熵的过程。认知算法是数据流动分发处理的过程，概括为通过交互，发现信息、验证置信加权，最终通过Softmax(归一化为概率)表达输出序列概率决策算法。该认知算法是实现“熵医生”中的最重要技术，熵医生就是Dragent中的智能体Agent，她是完成智慧医疗的核心，她能够和所有Dragent中的用户agent集协同完成患者的服务。