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1.服务简介：
随着生活节奏的不断加快，不良生活习惯使得越来越多的年轻人面临骨关节、心血管等慢性病的风险大大增加，这一增长趋势进一步加剧了医院的就诊压力，如何提高就医质量和效率是医院和病人的共同诉求。当前医院虽然在不断推进信息化建设，但电子病历的生成仍然由医师通过信息管理系统手工录入，降低了医院处理病患的效率。同时，面向电子病历的信息抽取相对滞后，由此带来相关病人的风险预警不及时，降低了病人就医效率。由于医学文本表达逻辑相对复杂，同时文本的撰写具有随意性，且不同医院对科室的划分不同，导致所需抽取的内容也各不相同。这就进一步增加了在面向医疗文本的信息抽取在构建自动化、智能化应用时面临困难。作为国家卫健委推进公立医院高质量发展的重要支撑工具，便捷、智能的智慧医疗服务不仅是医院数字化转型的重要手段，也是直接关联患者感受度、体验度的重要因素。特别是在偏远地区，受限于医疗水平和医师的职业素养，如何对就诊过程进行规范、准确的记录，并辅助医生作出合理的判断显得尤为重要。针对这一需求，我们提出了这一创新项目，旨在从初诊到复诊过程中自动地、规范地记录病情，形成标准统一的电子病历，并进一步预测可能疾病及风险，提升门诊就医效率和体验。
本项目旨在开发一种面向智慧医院的智能问诊辅助系统，结合先进的医疗大模型和对话系统实现医患双方交流过程中对主诉症状和部位的信息抽取、电子病历自动生成、风险预判等功能。病人在就诊过程中，医患双方通过对话进行的交流将自动通过边缘设备转换成文本，无需医生在沟通间隙手动输入，提升了病患就医体验，也提高了医生的处理效率。同时，系统所包含的信息抽取模块还将自动地从文本中抽取病例所需的关键信息（如病症、体征和身体部位等）生成病例，并在生成过程中结合医疗大模型实现医疗术语的规范化过程，提升电子病历生成过程的通用性和规范性。在此基础上，结合人工智能算法对病例进行初步分析，并给出可能疾病的预测和风险评估，解决电子病历处理和分析滞后的问题，提高医生的工作效率和病人的就诊效率。
与现有医疗信息系统重依赖医师人工录入病例不同，本项目突破性地基于“语音+文本”双模态校验的方式直接从医患的语言交流过程中实现病例所需的关键信息抽取，提高病例生成的自动化过程，提高门诊效率。同时，项目产品还将结合医疗大模型实现术语规范化过程，解决不同地区、不同院区、不同医师等因素造成的病例撰写的规范化问题。在此基础上，还利用人工智能模型实现对疾病的早筛和风险评估，解决电子病历处理和分析滞后的难题。通过这一产品，我们希望提升医院的就诊效率和病人的就诊体验，特别是针对医疗资源紧张的偏远地区，让每位用户都能享受到科技带来的便利和舒适，提高病人的健康水平。
2.服务内容：
本项目旨在研发一款基于“语音+文本”双模态校验和医疗大语言模型的智能问诊辅助系统，满足用户在就诊期间快速、高效、规范地建立电子病历，提升就诊效率和就医体验的需求。我们利用科大讯飞环形六麦克风阵列的拾音和降噪优势采集高质量音频数据，然后利用ASR模型将音频信号转换成文本数据，再结合Wav2Vec实现音频和文本的对齐。为了避免ASR转换文本过程中引入的同音字错误，我们针对对齐后的语音和文本数据，创新地提出了一种孪生双模态语义图网络融合模型，模型能利用音频特征作为文本语义的补充，提升电子病例相关的信息抽取精度。抽取到准确的电子病历信息后，本系统会结合医疗大语言模型进一步实现文本规范化过程，确保电子病历按照统一标准填写。该系统在医患交流过程中由医生控制是否接收音频和生成电子病历。在整个医患交流过程中，生成的电子病历内容可以选择同步展示给医生和患者双方，实现就医过程的透明化。在医患交流过程结束后，本系统会就电子病历内容按照设定的疾病范围进行预测和风险评估，辅助医生确定病情和下一步决策。经过多次测试，该系统抽取病例相关信息的准确性和稳定性上得到了验证。我们致力于通过这款智能问诊辅助系统帮助患者提升就诊体验和效率，提升疾病的早筛纪律，实现智能化健康管理。
3.适用范围：电子信息、人工智能、生命健康、医疗信息系统等
4.服务流程：
双方沟通洽谈，签到合同；
乙方启动
乙方启动电子病历生成方法研究及智能问诊边缘设备开发；
甲方按照标准验收，完成交付。
5.收费标准：
签定合同，甲方支付50%的经费；
项目验收后，支付余款。
6.服务团队：马致远，男，上海理工大学健康科学与工程学院兼机器智能研究院讲师、硕导，主要从事自然语言处理、信息抽取和对话系统研究。获批苏州市高新区科技创新创业领军人才。目前是Expert Systems with Applications, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, IEEE Internet of Things Journal, Neural Computing & Application, Cognitive Computing, International Journal of Intelligent Robotics and Applications等SCI期刊的审稿人。自2019年以来在TCSS, TCE, NCAA, BIBM等重要刊物和国际会议上发表论文20余篇，其中SCI收录10篇。目前与江苏南通科威瀚、上海精神卫生中心、海军军医大学等单位有密切的产学研合作。
上海理工大学以工学为主，工学、理学、经济学、管理学、文学、法学、艺术学等多学科协调发展，是一所上海市属重点建设的应用研究型大学。2016年7月，学校成为国家国防科技工业局与上海市人民政府共建的国防特色高校。2018年，学校成为上海市“高水平地方高校”建设试点单位。 学校办学文脉源于1906年创办的沪江大学和1907年创办的德文医工学堂。学校包容了沪江大学的美丽校园及其教育国际化的思想、视野、格局，也包容了沪江商科的发展思维；学校传承了德文医工学堂以来的百年工程教育传统，孕育了一大批爱国青年和志士仁人，滋养了一大批学术精英、工程专家和社会翘楚，为国家和社会培养了十余万优秀专业人才，享有中国“制造业黄埔军校”的美誉。学校传承发展“信义勤爱、思学志远”校训，以校训涵养社会主义核心价值观，培养具有学识抱负的合格公民。 学校现有全日制在校生24000余人，其中本科生17000余人，研究生7500余人；设有15个学院、2个教学部，有56个本科专业，8个一级学科博士学位授权点，4个博士后科研工作流动站，27个一级学科硕士学位授权点，11个硕士专业学位类别。在学科建设方面，工程学科、材料学科位居ESI全球前1%行列；拥有1个上海市Ш类高峰学科，4个上海市Ｉ类高原学科，1个学科参与上海市IV类高峰学科建设。在人才培养平台方面，拥有3个国家级特色专业、6个教育部卓越工程师教育培养计划试点专业、1个教育部专业综合改革试点专业、3个国家级实验教学示范中心、4个国家级工程教育实践中心、2个国家级虚拟仿真实验教学中心、1个国家级专业技术人员继续教育基地以及省部级平台51个，拥有1个国家工程研究中心、1个国家工程实验室、1个国家质量监督检验中心、1个国家大学科技园、1个国家技术转移示范机构以及省部级科研平台26个。
