科研数据中心（RDR）以数据仓库进行建设，基于电子病历共享文档数据标准，以及基于语义的病历分词技术，实现预定主题的临床数据分析、病历的结构化检索以及病历的全文检索功能，让研究人员能安全快速的搜索历年积累的临床数据。并建立科研病种库，同时可支撑大样本和多中心的临床研究，为医院各临床科室临床辅助决策以及科研统计分析项目提供基础支撑。

智能病历识别

智能识别分析病历文、LIS/RIS/PACS报告等患者完整病历数据。在医生在诊断时，能自动读取病历信息，推导出疑似疾病供医生参考，其病历文书最佳识别精准率为95%。

自然语言处理

通过机器深度学习和大数据挖掘，自动映射SNOMED-CT、LOINC、ICD-11等数据标准，将非结构化和半结构化病历数据转化为更具应用价值的临床决策和科研信息。

智能辅助诊疗

基于循证医学数据库为基础，结合AI、大数据分析能力，为临床的医护人员提供精准决策支持和辅助优化解决方案。利用人工智能深度学习高敏感性检测算法，精准甄别疑似病历，自动生成结构化报告。

医学知识库

根据最权威临床智能所整理的医学词条，覆盖100多个专科。基于可循证的权威知识书籍、临床指南、药品说明书等，通过百度认知计算、知识推理等技术，为医务人员提供实时可靠的医学知识。

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