NSMT-Hospital智慧医院解决方案从临床需求出发与 AIoT 专业团队共同构筑基于智慧城市的智慧医院系统,唯有完整的智能应用规划才能让病患在医院、健康机构、居家等不同场景转换时得到持续照护。 AIoT科技日新月异, 我们以解决临床痛点为目标来提供各种具有临床意义的解决方案，人工智慧(AI)与物联网(IoT)联合形成的AIoT科技创新，已彻底改变整个医疗与护理行业，并构建新的医、护、病的沟通模式与商业模式。
借助RFID技术、条码技术、医用传感器技术对医患、医疗器械、医药等进行标识与智能识别。
联网内的各医疗机构分工协作、资源共享、互联互通。
医疗数据信息可通过互联网、5G无线网络、无线传感网等网络进行安全传递、有效交互。
所感知医疗信息数据通过数据挖掘技术、云计算技术等 进行处理。
将医疗服务对象、手段、过程、管理等数字化，而且能够实现医疗信息资源的交换、共享，实现服务的互联互通，同时实现智能化的技术创新。
提升医疗服务质量，改善医患关系，提高运行效率
运营、医疗、财务、行政、后勤、科教、决策、环境
医院资源管理HRP——人、财、物、信息
流程、组织、质量、成本、绩效
BI运营智能决策支持系统
规范达成情况 整体运营情况 紧急事件
质量分析 绩效分析 业务监控
个人绩效 临床数据分析
科研大数据系统利用人工智能技术，对数据进行自动化采集、关联整合、标准化处理以及便捷化检索分析，构建临床大数据知识图谱及推理引擎，刻画临床各项知识及其关系，深度挖掘疾病症状之间的潜在关联，提高数据的利用率及科研效率，促进医生科研成果发表，多角度满足不同阶段和场景下的研究需求。
对数据进行清洗，去除重复记录，并将不同来源的数据标准化，以确保一致性。
将不同数据源的信息整合到统一的结构化数据库中，形成完整的患者数据集。
为数据添加注释，将医学术语链接到标准的医学词汇，使数据在结构化后具备更高的可用性。
将结构化数据进行集成，形成一个综合的数据仓库，以支持更广泛的医疗分析和决策支持。
医疗数据通常以文本、图像或音频的形式存在，不易直接进行分析和处理。后结构化处理将非结构化或半结构化的医疗数据转化为结构化数据的过程，以便更好地进行存储、检索、分析和利用。
通过后结构化处理，医疗数据得以转换成易于分析和应用的结构化格式，从而支持更准确的临床决策、医学研究和患者管理。
交叉验证技术：可以确保手术相关的人工智能和机器学习模型在实际应用中的可靠性，减少手术中的风险，并优化手术效果。
通过对术前、术中和术后的数据进行分析来实现。交叉验证技术可预测术后并发症的发生概率、术后康复时间等。通过交叉验证，可以验证模型在不同患者群体中的泛化能力，从而为个性化医疗提供依据。
手术过程中产生大量的数据，包括患者生理数据、术中影像数据和器械操作数据。交叉验证技术用于建立和验证预测模型，以分析这些数据并得出有价值的临床结论。利用交叉验证来评估手术操作与患者预后的相关性，从而优化手术流程和策略。
深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，简称CNN或DCNN）是深度学习领域中的一种重要模型，擅长处理图像数据。通过模仿生物视觉系统，能够自动提取图像中的特征，并逐层处理这些特征以完成分类、检测、分割等任务。
交叉验证技术：可以确保手术相关的人工智能和机器学习模型在实际应用中的可靠性，减少手术中的风险，并优化手术效果。
医学影像分析中可以作为特征提取器，将这些特征迁移到新的医学影像任务中，如肺炎检测。
将不同数据源的信息整合到统一的结构化数据库中，形成完整的患者数据集。
迁移学习可以帮助处理不同语言的医疗文本，通过迁移学习用于外文医疗文献的分析。
当可用的医疗数据极少时，迁移学习通过从类似任务或领域中学到的知识帮助建立可靠的模型。
