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近日，中華預防醫學會“新冠疫情防控數智化優秀典型應用案例”發榜，由國家衛生健康委醫療管理服務指導中心與神州醫療聯合申報的“基于NLP的多模態新冠EMR結構化融合應用”項目入選。該項目由神州醫療提供技術支撐，基于數智化技術，快速完成關鍵醫療信息的整合、提取與標準化，支持新型冠狀病毒感染診療方案的制定，并為跨臨床科研產出相關分析研究及患者電子病歷（EMR）共享提供支撐服務。

在新冠疫情爆發后，來自全國不同醫療機構患者病歷信息數據量龐大，且多源異構。一方面，有價值的數據資源散布在原始病歷中無法應用，需去除冗余、標準化后才具備使用價值；另一方面，醫療機構需要基于已有的患者數據，學習針對這種新型疾病的診療經驗，對患者進行快速、準確地診斷和治療。

基于此背景，國家衛生健康委醫療管理服務指導中心與神州醫療合作建設“基于NLP的多模態新冠EMR結構化融合應用”，利用人工智能、大數據等數智化技術，對海量新冠臨床數據進行深度挖掘和分析治理。通過建立全面的疫情數據平臺，實現對疫情數據的匯總、結構化提取、規范化處理，提高信息處理速度，準確且高效地完成包括疾病癥狀、診療方式、檢驗化驗結果等信息的提取和統計分析，為科學制定醫療救治指南提供數據支撐。

NLP自然語言處理流程圖

此外，通過NLP（自然語言處理）對非結構化病歷數據進行清洗、治理、加工，建立結構化數據庫，還可以為跨臨床科研產出相關分析研究及患者電子病歷（EMR）共享提供重要支撐。

 自然語言處理后多模態結構化EMR數據融合

注意的是，項目中采用的數據技術和工作流程還可以同步復制到不同醫療場景中。比如在醫院內建立不同病種的單病種數據庫，挖掘數據的應用價值；推廣全院級跨模態的數據分析，充分利用醫院存儲的數據資源，進一步加大科研產出；在區域范圍內，建設基于患者就診數據跨醫院、跨地區共享，真正打破信息孤島，實現多中心臨床試驗數據傳輸共享系統，推進臨床試驗管理和研究，提升患者就醫體驗；作為潛在新發突發重大疾病的信息處理新范式，還可提供高效、快速的疾病臨床信息提取方案，支持疾病起因、重要癥狀的歸納以及早期疾病診療方案的制定。

作為國內較早成立的醫療大數據與人工智能公司，神州醫療專注發展大數據、人工智能、云計算、機器學習、聯邦學習、多模態等前瞻技術，堅持按照國際通用標準構建醫學術語標準體系，形成以多組學、多模態的大數據融合-治理-分析閉環，打通了臨床文本數據、影像數據、組學數據之間的壁壘，參與建設腫瘤、罕見病、心腦血管、腎臟病等國家重大疾病專病數據庫平臺，為臨床科研高質量發展貢獻力量。新趨勢下，神州醫療正在依托技術驅動完成顛覆式的創新，實現多模態大模型、CV大模型、NLP大模型等升級，全面領跑多模態大數據醫療AI行業。