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[00317101]面向领域的大数据管理与人工智能计算系统

交易价格: 面议

所属行业: 网络

类型: 非专利

技术成熟度: 通过中试

交易方式: 资料待完善

联系人:山东大学技术转移中心牟春竹

所在地:山东济南市

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
如实描述
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技术详细介绍

一、成果简介

当前的AI计算平台主要针对通用的模型和算法提供实现接口。医疗健康大数据普遍具有时序性、关联性、频率无规则性等,如何利用深度学习等当前新兴AI技术,实现从医疗健康大数据中自动挖掘管理决策知识是一个挑战。为了解决这个挑战,必须要开发一个适用于医疗健康大数据的AI算法和模型的支撑软件,实现不同类型数据与不同算法的端到端匹配,实现多种AI学习算法的自适应计算。本项目主要研究面向全人群全生命历程的医疗健康大数据管理决策AI计算实验平台的设计与实现,推动健康医疗大数据在医疗、医药、医保领域的应用,培育健康医疗大数据产业应用新生态。用户通过AI大数据计算实验平台,可获得计算、数据、模型、算法、服务、工具和应用等能力,将无序的健康医疗大数据变成可集成、可用于机器学习的标准化数据,促进医疗健康领域AI研发和产品应用开发以及管理决策水平。


1.面向医疗健康领域的AI计算系统

二、应用情况:

成果所涉及的基于时序表征的多粒度多维度异质异构数据融合技术、数据质量控制与评价技术、健康状态预测模型及可视化技术、智能健康评估基础上的临床病情诊断技术已嵌入山大*****股份有限公司“医疗健康大数据综合服务平台”,并已**医院和山东*****医院等医疗机构进行试用。通过EHR数据和临床检验信息,对病人的医疗风险进行了精准的预测,辅助医生诊断,从而有效地提高了对医疗资源的统筹规划,实现医疗机构的增收节支,对减轻医生压力,提升病患诊断水平,提高医疗公共服务水平和国家医疗保险统筹规划具有重大的应用价值。

三、拟合作方式:□技术转让 R技术开发 □技术咨询 □技术服务


一、成果简介

当前的AI计算平台主要针对通用的模型和算法提供实现接口。医疗健康大数据普遍具有时序性、关联性、频率无规则性等,如何利用深度学习等当前新兴AI技术,实现从医疗健康大数据中自动挖掘管理决策知识是一个挑战。为了解决这个挑战,必须要开发一个适用于医疗健康大数据的AI算法和模型的支撑软件,实现不同类型数据与不同算法的端到端匹配,实现多种AI学习算法的自适应计算。本项目主要研究面向全人群全生命历程的医疗健康大数据管理决策AI计算实验平台的设计与实现,推动健康医疗大数据在医疗、医药、医保领域的应用,培育健康医疗大数据产业应用新生态。用户通过AI大数据计算实验平台,可获得计算、数据、模型、算法、服务、工具和应用等能力,将无序的健康医疗大数据变成可集成、可用于机器学习的标准化数据,促进医疗健康领域AI研发和产品应用开发以及管理决策水平。


1.面向医疗健康领域的AI计算系统

二、应用情况:

成果所涉及的基于时序表征的多粒度多维度异质异构数据融合技术、数据质量控制与评价技术、健康状态预测模型及可视化技术、智能健康评估基础上的临床病情诊断技术已嵌入山大*****股份有限公司“医疗健康大数据综合服务平台”,并已**医院和山东*****医院等医疗机构进行试用。通过EHR数据和临床检验信息,对病人的医疗风险进行了精准的预测,辅助医生诊断,从而有效地提高了对医疗资源的统筹规划,实现医疗机构的增收节支,对减轻医生压力,提升病患诊断水平,提高医疗公共服务水平和国家医疗保险统筹规划具有重大的应用价值。

三、拟合作方式:□技术转让 R技术开发 □技术咨询 □技术服务


推荐服务:

主办单位:辽阳市科学技术局

技术支持单位:科易网

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