利用大数据、机器学习、深度学习、文本分析技术,为医生提供人工智能工具,辅助医生在医学科研探索过程中进行灵活的、高效的数据整合,让医生整理数据不再繁琐。面向病因研究、诊断研究、治疗研究、预后研究的自动化分析模板引擎模板,支持医疗机构高效率、高质量地产生学术研究成果。
多源数据整合
高效数据审查
科研流程自动化
协同合作科研
应用场景
临床实验辅助
临床实验中需要通过各种方法改进实验设计,增强临床实验在真实世界的结果可外推性。自动化医学分析技术可以通过临床数据结合社会、心理多维指标,更好的优化临床实验设计,并筛选适宜的患者队列,降低实验中的干扰因素,更好的进行临床验证。
健康洞察与疾病风险预测
自动化医学分析技术能够参与疾病的筛查和预测,从行为、影像、生化等检查结果中进行判断,对人体健康情况进行评估,辅助疾病提早发现提早干预,并助力实现预防性医疗。
辅助药物研发
生物医学的海量数据驱动了制药行业对人工智能的兴趣,深度学习可基于测定数据和文本数据建立生物过程模型。深度学习和其它智能算法都有望对药物研发产生重大影响。利用现有数据,建立智能模型,通过模型推断辅助探索药物研发,降低研发成本,提高研发成功率。
辅助医学教学与资格考试
借助自动化医学分析技术,使医学教学更具备沉浸感、实训感,增加反馈信息,并将医学教学与考试的理论、实际相结合,取得更好的教学效果。同时也可以助力在岗培训,实现自动化医疗科研平台,通过互联网教学或移动教学,实现医学终身教育。
为什么选择RealMedSci自动化医学分析平台
成为医学研究离不开的分析工具
高效数据整合
处理医疗数据差异化,将多源异构医疗数据标准化统一聚合;清洗医疗脏数据,进行数据质量治理;解决医疗数据质量问题,为医疗科研自动化应用研发准备高“营养”的原材料。
智能数据标注
优良设计的数据标注工具,极大提高数据标注效率,降低数据标注的工作量。同时融合知识自动化服务技术,尽可能实现数据标注的自动化辅助工作,解决医疗数据标注问题。
自动化分析引擎
以“一站式”的人工智能平台构建全能堆栈,提供多统计分析方法、算法选型,算法训练,算法优化,模型验证与应用部署的全栈支持。解决算法选择与引用的问题。以“平民化”的工具形态赋能医疗产业人员、医疗业务人员和医疗科研人员人工智能研发能力,解决医疗科研人员短缺和跨领域应用专家的稀缺问题。
1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;
2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,也可通过QQ或订单中的电话联系对方。
3、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);
4、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
5、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;
6、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。
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