大模型、大数据与显示技术深度融合 加速智慧医疗多元化场景落地

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
简介: 大模型、大数据与显示技术深度融合 加速智慧医疗多元化场景落地

本文来源:企业网D1net


医疗行业迈入数字化、智慧化新时代


在科技日新月异的今天,数字化、智能化的浪潮正以前所未有的速度重塑各行各业,在医疗健康领域,这一趋势尤为明显。数字化转型不仅是提升医疗服务质量和效率的关键路径,更是实现医疗资源优化配置、促进医疗公平的重要途径。


在此背景下,众多医疗机构与医药行业企业正积极拥抱大模型、大数据、人工智能等前沿技术,致力于构建一个集高效、精准与人性化于一身的智慧医疗服务体系,旨在为患者带来更为个性化、高质量的医疗服务体验。与此同时,智慧医疗与远程医疗服务正加速普及,医疗影像诊断的精准度、远程手术指导的实时性以及医生远程会诊的便捷性,均对显示器技术提出了更高要求。


医疗行业的数字化机遇与挑战


随着大模型、大数据、云计算、物联网等前沿技术的迅猛发展,医疗行业正迎来前所未有的数字化机遇。这些技术不仅为医疗诊断、治疗和管理等各环节赋能,还极大地提升了医疗服务的质量、效率和服务体验。例如,美年健康凭借AI技术推出了国内首款面向个人用户的健康管理AI机器人,这款机器人能够深度分析体检档案和健康大数据,为用户带来前所未有的智能化健康管理体验。爱尔眼科则已建成眼健康大数据中心,并计划进一步建设运营数据中心、临床数据中心和研究数据中心,特别是其纳入建设计划中的眼科专病库,将对临床的持续跟踪、智能随访和科研水平的提升产生深远影响。


然而,在数字化转型过程中,医疗机构也面临着诸多挑战。数据安全问题首当其冲,如何在保障患者隐私的同时实现数据的高效利用,是医疗机构需要解决的重要课题。此外,技术整合也是一大挑战,如何将各种前沿技术有效地整合到诊疗流程中,实现系统的无缝对接和高效协同,是医疗机构需要克服的难题。同时,人才培养的挑战也不容忽视,医疗机构需要培养既懂医疗又懂技术的复合型人才来推动数字化转型,而当前这类人才相对匮乏。


要克服这些挑战,医疗机构必须积极探索创新路径。在数据安全方面,通过采用先进的显示器技术和云桌面解决方案,可以实现数据的远程访问和加密传输,同时利用显示器的物理隔离和身份认证功能,可进一步提升数据访问的安全性。在技术整合方面,医疗机构可以选择具有良好兼容性和扩展性的显示器产品,以及支持标准化接口的技术解决方案,从而简化技术整合过程,提高系统的整体效能。而在人才培养方面,医疗机构可基于多场景定制化搭建数智培训课堂,不仅能提升现有员工的专业技能和数字化素养,还能助力实现高效、便捷、全面的医疗培训新体验。


智慧医疗场景下的探索与实践


从智能诊断到远程医疗服务,从患者综合管理到临床决策支持,再到急救响应与数字化医疗培训,智慧医疗的应用场景日益丰富多样,为医疗机构与患者带来了前所未有的便捷与高效服务体验。接下来,我们将深入探讨智慧医疗在不同场景下的具体实践,揭示这些创新技术如何重塑医疗服务流程,提升医疗质量,并为患者带来更加个性化、高品质的医疗服务体验。

image.png


1)患者管理与注册


在智慧医疗场景下,患者管理与注册环节的数字化至关重要。传统手动填写表单和纸质档案的方式效率低下,易出错和丢失,严重影响患者就医体验。


飞利浦商用显示器引入了一系列创新技术,其电容式10点触控SmoothTouch技术,不仅支持流畅的10指盲打,还支持医用腈纶手套的触控操作,可简化就诊流程,加快挂号和就诊速度,显著提升患者就医体验。同时,显示器集成了LowBlue低蓝光、Flicker-free不闪屏及EasyRead易读模式等多重护眼功能,全方位保护医疗工作者与患者的视力健康,营造更加安全舒适的医疗环境。

image.png

飞利浦222B9TA触控显示器(左)飞利浦24B2N2100LW显示器(右)


飞利浦222B9TA触控显示器,凭借其全高清10点电容触控技术,结合出色的工业级防水防尘设计以及多重护眼特性,使得医生在接待患者时,只需轻触屏幕,便能轻松完成信息交互,从而显著提升医护人员的工作效率,并为患者带来高效、舒适的就医体验。


image.png

国建妇产院接待处


飞利浦24B2N2100LW显示器,以其白色简约的设计,与医疗环境和谐相融。它拥有100赫兹流畅的高刷新率与高清显示效果,极大提升了患者信息录入与查询的效率和准确性。值得一提的是,这款显示器不仅搭载了LowBlue软件低蓝光功能,还采用了TUV eyesafe®认证的硬件级防蓝光技术,实现了软硬件双重抗蓝光保护,为用户提供更加全面的眼健康保障。以国建妇产院为例,该显示器的应用显著加快了信息录入速度,简化了查询流程,有效缩短了患者的等待时间,为患者创造了更加便捷、舒适的医疗体验。

2)临床诊疗场景


在临床诊疗场景中,高清显示器的应用尤为关键。飞利浦商用显示器提供多样化的屏幕比例选择,如16:9常规比例的27B1N5500B显示器以及21:9超宽曲面屏的345B1CR显示器等。超宽屏设计以及多视窗显示能够显著拓宽视野范围,让医生能够一屏览尽HIS系统信息,快速检索患者资料、完善病历并开具处方,从而大幅提升诊疗效率。

image.png

飞利浦345B1CR超宽曲面屏显示器


不仅如此,这两款显示器均采用人体工学底座设计,支持多角度调节,确保医生在长时间工作中也能保持舒适的坐姿。同时,它们还融入了包括PowerSensor睿动光感与LightSensor环境光感应在内的“智能双芯”技术,能够自动调节屏幕亮度,并实现人走息屏,不仅提升了使用的便捷性,还兼具节能环保特性,同时也能保护医患隐私。此外,低蓝光不闪屏的设计也有效保护了医生的视力,全方位优化临床诊疗体验。


image.png

飞利浦438P1显示器


在外科手术室,飞利浦438P1显示器以其43英寸超大屏幕、4K超清画质搭配内置扬声器,为医生提供了卓越的视听体验与高效的手术辅助。438P1显示器支持的一屏四分功能,让医生能同时审视多个影像资料与病历数据,精准定位病灶,从而在手术中迅速做出更准确的判断和操作。


将这些高清显示器设备与影像资料、病历数据等多种信息源深度集成,并结合先进的大模型技术和专病库,医疗机构可以进一步构建辅助诊断支持系统。不仅能够帮助医生更清晰地观察病情,还能提供精准的数据分析与诊断建议,从而提升医生的诊疗水平,推动医疗服务的精准化、智能化发展。


image.png


3) 远程医疗服务


远程医疗与多方会诊等新兴方式正逐步打破地域限制,促进了医疗资源的均衡分配,对于提升偏远地区的医疗服务质量、推动医疗公平具有深远意义。在此背景下,飞利浦的创新视讯解决方案,如499P9H1、346P1CRH等显示器,凭借其卓越的技术特性,成为实现跨地域医疗资源共享及高效诊疗的重要工具。


image.png

飞利浦 49 英寸 32:9 超宽显示器499P9H1


这两款显示器不仅内置了Windows Hello弹出式网络摄像头和快速、安全登录技术,提供200万像素的全高清画质,还支持同屏显示双路信号源,丰富了信息展示的内容,确保医生与患者、医生与医生之间的实时互动沟通既清晰又流畅。此外,它们还提供壁挂等多种灵活的安装方式,能够满足不同医疗场景下的使用需求,便于远程医疗服务的顺利开展。


4)急救场景


image.png


在急救场景中,时间就是生命,每一秒都至关重要。飞利浦222B9TA便携显示器专为急救人员量身打造,以其轻巧便携与高性能特点,成为急救行动中的得力助手。这款21.5英寸VA屏全高清显示器,分辨率为1920x1080,图像清晰细腻,信息一目了然。


222B9TA搭配10点灵敏触控技术,支持多种触控方式,即使在佩戴医用手套的紧急情况下,也能确保信息迅速调取。IP65防水防尘等级让其在各种恶劣环境中都能稳定运行。更重要的是,依托大模型交互及AI辅助诊断技术,222B9T能为急救人员提供即时、精准的医疗指导,有效提升急救效率与成功率,进一步为患者争取宝贵时间。


5)数字化医疗培训


在医疗培训场景中,飞利浦商显以科技赋能,助力医疗机构打造数字化、智慧化培训体系。为深入贯彻落实国家住院医师规范化培训制度,海南一公立口腔医院加大教学培训中心建设力度,选用飞利浦23.8英寸白色商用显示器作为培训设备。值得一提的是,随着技术的不断进步,飞利浦持续推出更多适用于医疗培训场景的新品,24B2N2100LW等多款商用显示器便是其中的佼佼者。


以24B2N2100LW为例,这款显示器不仅承袭了飞利浦一贯的卓越品质,更以23.8英寸IPS屏幕搭配1920x1080全高清分辨率,提供178°超宽可视角度和高色彩还原度,使得医学模型和影像画面均能清晰展现,为临床模拟操作培训提供了优质的视讯解决方案。同时,其SmartContrast智能对比技术能够针对不同背光环境分析所显示的内容,自动控制色彩和背光亮度,从而优化暗部细节,方便医生查看并准确操作,提升培训的质量和效率。


image.png

海南公立口腔医院培训中心


由于工作压力和劳动强度过大,医务人员是眼类疾病的高危人群。飞利浦24B2N2100LW显示器特别关注医务人员的用眼健康,其LowBlue爱眼低蓝光模式、100赫兹刷新率和FlickerFree不闪屏技术,加之TUV eyesafe®认证保障,不仅能有效过滤对人眼损害极大的短波蓝光,还能解决传统显示器高频率闪烁的问题,有助于缓解眼疲劳,这些贴心设计让医务人员在长时间的诊疗和培训工作中能够更加舒适、高效地完成任务,无疑是医疗培训机构升级设备的理想之选。同时,该显示器还采用符合RoHS标准的无汞可回收材料,并获得多项节能认证,有助于医院实现节能降耗与资源优化配置。


未来展望 智慧医疗拥有无限想象空间


1.技术创新持续驱动


随着科技的不断进步,未来将有更多创新技术应用于医疗领域。例如,更先进的显示技术将让医疗影像更加清晰、生动,帮助医生更准确地判断病情;智能机器人和辅助系统将承担更多重复性和高风险的工作,减轻医护人员负担,提高医疗服务的安全性和效率。


2.深度融合的智慧医疗生态


大模型、大数据等技术的深度融合将进一步推动智慧医疗生态的形成。医疗机构将实现数据的全面互联互通,通过算法优化和模型训练,提升医疗服务的智能化水平。患者将获得更加个性化的健康管理方案,实现疾病的早预防、早发现、早治疗。


3.可持续的医疗发展模式


数字化转型不仅提升医疗服务质量,还将促进医疗行业的可持续发展。通过优化资源配置、降低运营成本、提高服务效率,医疗机构将能够更好地应对人口老龄化和慢性病增加等挑战,为全民健康事业作出更大贡献。


结语


医疗行业正处于数字化转型的关键时期,大模型、大数据等先进技术的不断涌现为智慧医疗的研究与应用带来了新的机遇。我们欣喜地看到美年健康、爱尔眼科、国建妇产院、海南公立口腔医院等一大批专业医疗机构正积极投身其中,以实际行动引领行业变革。我们有理由相信,未来医疗行业将实现更加精准、高效、人性化的医疗服务体系,为患者带来更加优质、便捷的就医体验。在这个过程中,各类商用显示设备将发挥不可替代的作用,为智慧医疗的深化发展持续贡献力量。


版权声明:本文为企业网D1net编译,转载需在文章开头注明出处为:企业网D1net,如果不注明出处,企业网D1net将保留追究其法律责任的权利。


相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
深入探索人工智能与大数据的融合之路
本文旨在探讨人工智能(AI)与大数据技术如何相互促进,共同推动现代科技的进步。通过分析两者结合的必要性、挑战以及未来趋势,为读者提供一个全面的视角,理解这一领域内的最新发展动态及其对行业的影响。文章不仅回顾了历史背景,还展望了未来可能带来的变革,并提出了几点建议以促进更高效的技术整合。
|
1月前
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
74 7
|
2月前
|
人工智能 分布式计算 数据处理
MaxCompute Data + AI:构建 Data + AI 的一体化数智融合
本次分享将分为四个部分讲解:第一部分探讨AI时代数据开发范式的演变,特别是MaxCompute自研大数据平台在客户工作负载和任务类型变化下的影响。第二部分介绍MaxCompute在资源大数据平台上构建的Data + AI核心能力,提供一站式开发体验和流程。第三部分展示MaxCompute Data + AI的一站式开发体验,涵盖多模态数据管理、交互式开发环境及模型训练与部署。第四部分分享成功落地的客户案例及其收益,包括互联网公司和大模型训练客户的实践,展示了MaxFrame带来的显著性能提升和开发效率改进。
|
2月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
110 2
|
2月前
|
存储 分布式计算 安全
MaxCompute Bloomfilter index 在蚂蚁安全溯源场景大规模点查询的最佳实践
MaxCompute 在11月最新版本中全新上线了 Bloomfilter index 能力,针对大规模数据点查场景,支持更细粒度的数据裁剪,减少查询过程中不必要的数据扫描,从而提高整体的查询效率和性能。
|
2月前
|
SQL 运维 大数据
轻量级的大数据处理技术
现代大数据应用架构中,数据中心作为核心,连接数据源与应用,承担着数据处理与服务的重要角色。然而,随着数据量的激增,数据中心面临运维复杂、体系封闭及应用间耦合性高等挑战。为缓解这些问题,一种轻量级的解决方案——esProc SPL应运而生。esProc SPL通过集成性、开放性、高性能、数据路由和敏捷性等特性,有效解决了现有架构的不足,实现了灵活高效的数据处理,特别适用于应用端的前置计算,降低了整体成本和复杂度。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系
在大数据时代,高维数据处理成为难题,主成分分析(PCA)作为一种有效的数据降维技术,通过线性变换将数据投影到新的坐标系,保留最大方差信息,实现数据压缩、去噪及可视化。本文详解PCA原理、步骤及其Python实现,探讨其在图像压缩、特征提取等领域的应用,并指出使用时的注意事项,旨在帮助读者掌握这一强大工具。
174 4
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
探索人工智能与大数据的融合之路####
本文将深入探讨人工智能(AI)与大数据之间的共生关系,揭示二者如何相互促进,共同推动技术边界的拓展。不同于传统摘要的概述形式,本部分将以一个生动的比喻开篇:如果把大数据比作广阔无垠的数字海洋,那么人工智能就是航行其间的智能航船,两者相辅相成,缺一不可。随后,简述文章将从数据采集、处理、分析到决策应用的全流程中,详细阐述AI如何借助大数据的力量实现自我迭代与优化,以及大数据如何在AI算法的驱动下释放出前所未有的价值。最后,预告文章还将探讨当前面临的挑战与未来趋势,为读者勾勒一幅AI与大数据融合发展的宏伟蓝图。 ####
|
28天前
|
SQL 数据可视化 大数据
从数据小白到大数据达人:一步步成为数据分析专家
从数据小白到大数据达人:一步步成为数据分析专家
211 92
|
3月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
732 7