多模态数据分析
通过对文本、影像等多模态海量数据的综合挖掘,发掘病人检查信息、既往病历和社会(自然)环境之间的联系,发现群体中的疾病模型及隐藏信息模型,建立预测分析模型,进一步探索疾病分布演化规律,确定危险因素,并对疾病流行趋势进行预测,为决策者提供可续而有依据的疾病监测、卫生制定政策。
我们坚持和国内外一流的全科医院、专科医院、医疗健康数据中心合作,以获取高质量的临床医疗数据建立模型。基于大量真实的脱敏临床数据,进行数据清洗、文字识别、自然语义解析,训练深度学习模型分析多个维度参数与患者发病的相关性和贡献度,挖掘患者行为、病史、基因与患者潜在的相关关系,生成预测模型。
合作伙伴
研究机构
基于大量数据的科研项目
医疗机构
通过了解服务区域内群体患病规律来制定服务计划,提高服务效率。
药企
通过了解人群中疾病分布情况支持研发和销售决策
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