左手医生OCR+结构化数据处理，打造主动式AI，让优质医疗触手可及

随着医疗科技的飞速发展和大数据时代的到来，医疗数据治理正逐渐成为医疗领域的重要议题。医疗数据不仅数量庞大，而且包含了丰富的患者信息、治疗方案、科研成果等敏感信息。因此，如何有效管理和利用这些数据，就成为了当前亟待解决的问题。

当前医疗数据的管理面临两个难题：

缺乏统一的标准。目前，医疗数据治理缺乏统一的数据标准，不同机构、不同国家的数据格式各不相同，给数据的共享和分析带来了困难。数据质量参差不齐。由于医疗数据的来源广泛、格式多样，导致数据质量参差不齐。

市面上专注做医疗数字化产品的厂商，云巴巴为大家推荐左手医生，左手医生将深度学习、大数据处理、语义理解、医疗交互式对话等最新的AI技术与医学相融合，致力于“打造主动式AI，让优质医疗触手可及”。在医疗数据构建上，左手特推出OCR+结构化数据处理系统。

OCR+结构化

基于OCR和自然语言处理技术将门诊/住院病历、检查检验报告、处方/医嘱等医疗文档自动识别、转换为结构化数据，支持下游可视化、统计分析、推理等应用，可用于健康档案、质控、保险理赔及临床科研等业务场景。

1、医疗信息结构化识别

基于OCR+病历结构化技术，抽取文档关键字段、医学实体及属性信息，抽取结果结构化展示。支持病历、检查化验、处方、医疗发票等医疗文档类型。

2、医疗文档自动分类

支持化验报告(如血常规、尿常规、血生化等)文档类型的自动识别。

3、敏感信息定制化屏蔽

支持医疗内容中如性别、年龄、住院号等基础信息识别与屏蔽，支持配置扩展。

4、关键信息高亮展示

支持结构化实体信息在原图片位置高亮展示，方便人工评估定位。

5、API接口

病历结构化API通过http post请求的方式进行调用，既能远程调用，也可以实现本地私有化部署。应用方在程序内引入该API可以实现对病历文本的自动处理，将返回的json或xml的结构化数据进行结构化存储，用于进一步的检索、预警或科研统计分析等。

6、可视化界面

病历抽取的结果按照实体分类展示在病历右侧。高亮/放大显示——点击『显示所有实体』病历中抽取的实体会在病历原文中高亮显示，不同类别的实体对应不同的背景色。点击某一类别标签，该类别在抽取结果在上移。高亮显示后，点击右侧抽取结果中的某个实体，则对应实体在病历原文中放大显示﹔同理，点击病历原文中任一高亮显示的实体，该实体在右侧抽取结果中颜色加深。

产品优势

简单易用

导入扫描图或拍照图快速获得医疗信息结构化展示，支持多种图片格式，提供稳定可靠规范的API接口。

细粒度解析

依托医疗知识图谱，支持医疗关键字段抽取，进一步支持细粒度分析和抽取医学实体、属性和关系，抽取结果符合通用医学术语标准。

适应范围广

能有效处理常见门诊/住院病历、多种布局检查化验报告、处方、医嘱等医疗单据图片。

安全可靠

可定制屏蔽敏感信息，服务响应快速稳定。

当前大数据、智慧医疗的浪潮显然把医院信息科推到了风口浪尖上。信息科虽然对医疗数据有管理和维护的职责，但如何很好地应用这些数据，却是医院管理者才有的权限。

左手OCR+结构化数据处理应用场景

病历检索。如给定一些关键词或属性关系，找出符合条件的病历。

相似病历推荐。如给定一个病历，找出病历库中相似病历。

统计分析、临床科研。如统计哪些人群、地域常出现的症状、疾病、适用的药品、检查等用于病理学研究。

辅助/AI诊断。如用于学习历史病历数据，建立疾病预测模型，辅助医生诊断等。

业务风险评估。如帮助保险公司规范和结构化客户病历信息，便于分析和评估客户的风险成本。

CRF表单映射。挖掘病历有效信息，针对CRF表单自动填充，节省人工成本。

构建大数据中心。数据标准化、规模化，如用于知识图谱构建，通过结构化数据构造SPO三元组。

左手医生在医疗知识图谱、知识推理、语义理解、智能交互等人工智能技术领域居于行业领先地位，公司更是服务了众多保险公司、互联网医院、药企等头部客户，帮助增加了医疗资源供给，提高了医疗各环节的效率。

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