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2025-12-20 19:28:04更新 / 38分/ TA:阿尔瓦雷斯与马竞就个人条款达成协议,转会费总价9500万欧 /小伙一天内急几十次跳河自杀 /
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10月30日,医朵云临于通义千医朵云与阿里云达成全面合作,床研双方将基于阿里云全栈AI能力,究助WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91pictures%20of%20cranes%20flying共同推进AI+临床研究的手正式落地,实践临床试验+AI应用新范式,布基加速新药研发。问打此外,医朵云临于通义千基于通义千问3(简称Qwen3)、床研通义千问VL(简称Qwen-VL)等模型,究助医朵云打造的手正式临床研究助手正式发布,该助手可实现临床患者智能筛选、布基不良反应精准发现及试验文档自动生成,问打帮助临床入排(指在医学研究中将患者纳入一项试验或研究的医朵云临于通义千过程)单例筛选成本下降70%以上。
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医朵云作为2021年由多家联合战略投资成立的智慧诊疗综合服务平台,其首创的“线上临床试验”模式,已被《柳叶刀》评为“中国智慧医疗的典范”。
临床试验主要包括患者招募初筛、试验数据采集、不良反应报告、患者服务等几大环节。其中在传统招募初筛环节,工作人员需要根据病历、检验报告、影像结论等,手动录入资料、进行人工筛选,这一过程通常需要6-8个月。
依托Qwen-VL,医朵云临床研究助手可自动解析电子病历、检验报告、影像结论等非结构化数据,并结合Qwen3分析用药记录等多源异构数据,利用AI刻画患者画像,匹配临床试验入排条件,在数10秒内完成初步筛选,输出筛选结果及依据;通过预先写入医学知识与入排条件引擎,临床研究助手可识别隐性筛除条件等问题,患者筛选命中率提升2倍,入组速度提高20%以上,单例筛选成本下降70%以上。
在数据采集环节,临床研究助手可自动完成数据采集与校验,精准提取“检查检验指标、病程记录、疗效评估”等关键字段,在分钟内完成上百份CRF的自动录入并提供核证副本用于校验,准确率超过98%;基于对提取数据的全程分析,医朵云临研助手可实现临床试验不良反应的精准发现、评估与报告生成。
在患者服务上,还能够根据患者个性化状况,提供用药指导、健康建议和心理支持,提供个性化陪伴。
医朵云总经理朱理琍表示:“我们非常荣幸能与阿里云携手,共同研发出应用于临床辅助的大模型。此次成功不仅为我们积累了宝贵经验,也坚定了继续深化合作的信心。展望未来,我们期待在患者智能服务、医学文献深度挖掘、药企数智化营销等更多方向展开全面战略合作。通过大模型技术赋能医药企业,提升科研效率,优化患者服务,推动医疗智能化进程。”
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10月30日,医朵云临于通义千医朵云与阿里云达成全面合作,床研双方将基于阿里云全栈AI能力,究助WhatsApp%E3%80%90+86%2015855158769%E3%80%91pictures%20of%20cranes%20flying共同推进AI+临床研究的手正式落地,实践临床试验+AI应用新范式,布基加速新药研发。问打此外,医朵云临于通义千基于通义千问3(简称Qwen3)、床研通义千问VL(简称Qwen-VL)等模型,究助医朵云打造的手正式临床研究助手正式发布,该助手可实现临床患者智能筛选、布基不良反应精准发现及试验文档自动生成,问打帮助临床入排(指在医学研究中将患者纳入一项试验或研究的医朵云临于通义千过程)单例筛选成本下降70%以上。
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医朵云作为2021年由多家联合战略投资成立的智慧诊疗综合服务平台,其首创的“线上临床试验”模式,已被《柳叶刀》评为“中国智慧医疗的典范”。
临床试验主要包括患者招募初筛、试验数据采集、不良反应报告、患者服务等几大环节。其中在传统招募初筛环节,工作人员需要根据病历、检验报告、影像结论等,手动录入资料、进行人工筛选,这一过程通常需要6-8个月。
依托Qwen-VL,医朵云临床研究助手可自动解析电子病历、检验报告、影像结论等非结构化数据,并结合Qwen3分析用药记录等多源异构数据,利用AI刻画患者画像,匹配临床试验入排条件,在数10秒内完成初步筛选,输出筛选结果及依据;通过预先写入医学知识与入排条件引擎,临床研究助手可识别隐性筛除条件等问题,患者筛选命中率提升2倍,入组速度提高20%以上,单例筛选成本下降70%以上。
在数据采集环节,临床研究助手可自动完成数据采集与校验,精准提取“检查检验指标、病程记录、疗效评估”等关键字段,在分钟内完成上百份CRF的自动录入并提供核证副本用于校验,准确率超过98%;基于对提取数据的全程分析,医朵云临研助手可实现临床试验不良反应的精准发现、评估与报告生成。
在患者服务上,还能够根据患者个性化状况,提供用药指导、健康建议和心理支持,提供个性化陪伴。
医朵云总经理朱理琍表示:“我们非常荣幸能与阿里云携手,共同研发出应用于临床辅助的大模型。此次成功不仅为我们积累了宝贵经验,也坚定了继续深化合作的信心。展望未来,我们期待在患者智能服务、医学文献深度挖掘、药企数智化营销等更多方向展开全面战略合作。通过大模型技术赋能医药企业,提升科研效率,优化患者服务,推动医疗智能化进程。”