重点研发技术
多源数据融合导诊
多源数据环境下医疗智慧导诊服务共性关键技术研究，包括医疗大数据处理关键技术、基于大数据的医生推荐模型、个性化检查导诊方案推荐技术和典型慢性病导诊的大数据管理与服务技术等技术问题，并研发导诊服务系统，将导诊服务整合植入就诊环节中，以提高后续医疗服务的精准程度和效率。
技术路线
技术特点
医疗大数据处理关键技术
面向多源、有效期短、变化频繁、实时性强的异构医疗大数据流实时分析方法，从电子病历和专业健康医疗知识文献中抽取丰富的医学知识, 并结合检查化验数据对所抽取的知识进行理解/加工，构建导诊知识图谱
基于大数据的医生推荐模型
基于导诊知识图谱，研究医生推荐模型及框架，结合医生的专业特长，过往的诊疗经历，刻画出全面、详细、实时的医生画像，通过智能问诊，为患者匹配最佳的医疗资源
个性化检查导诊方案推荐
根据患者时空情况、检查类型、检查地点及检查项目等数据，基于导诊知识图谱，利用深度学习算法从这些数据中提取出有价值的信息, 采用人工智能算法分析患者偏好、检查项目次序、检查路线等多维度特征，自动建立患者检查规划并实时更新
慢性病导诊的大数据管理与服务技术
研究基于深度学习的疾病检查评估方法，基于大数据为患者规划最佳诊治路线，使患者得到快速而精准的联合诊治
系统研发及应用示范
以上述理论和方法研究为基础，研发智能导诊服务系统，针对医疗导诊在海口三甲医院进行示范性应用，一方面验证理论和方法的有效性，另一方面为在其它全省医院的应用起到示范性作用核
方案价值
基础设施能力强
丰富的基础设施能力、人才优势与图像识别、大数据、人工智能等技术积累，助力医疗大健康产业智慧化升级
全面互联互通
依托互联网技术与服务，建立机构与机构之间、机构与用户之间的强连接，助力全方位、全生命周期的大健康产业发展
全链条产业生态
打造开放平台，联合合作伙伴，构建覆盖医疗、康养、医药、器械、流通、保险、服务等全链条的医疗大健康生态
实现路径
公开数据收集
小波变换
CNNs核初始化策略设计
卷积部件设计
卷积信道设计
模型训练
肿瘤图像自动判读系统
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