Radcloud兩年記 | 以AI釋放數據價值,讓科研快人一步!

2019-05-10

在以數據為驅動的醫學新時代,醫療大數據如何賦能臨床,是行業及政府近年關注的焦點。與強烈需求共生的難題,如持續產生的巨量數據管理難度極大,數據間相互割裂,以及科研研究對于醫生數學、算法等技術能力的極高要求,都成為了打通臨床-科研-臨床閉環的極大障礙。

 

兩年前,匯醫慧影以深耕影像領域的科研積累和始終領先行業的創新技術實力,身負賦能醫療創新使命直面挑戰,自主研發出全球唯一的大數據智能分析科研平臺——Radcloud,提供以影像為專長,融合臨床、病理等多學科研究方法的一站式醫療大數據研究解決方案,在智能科研領域踏出了意義重大的一步。

 

至今,Radcloud有幸與400+醫院、2萬名醫生一起在醫療大數據科研領域不斷耕耘并有所斬獲。


 兩年 ·落地驗證

在兩年產品化、商業化落地中,Radcloud 4次迭代,是國內首創并實現落地的,以大數據為驅動,融合影像學、統計學、數學、臨床學、放射組學等多學科研究方法的科研平臺。


 零基礎 ·一站輸出

在實現零編程基礎一站式智能科研分析,全流程可視化操等的基礎功能外,Radcloud可采取數據脫敏模式,無縫對接PACS、RIS、HIS,領先支持全模態影像、病例、隨訪、文本等多種類型醫學數據的管理與分析,自動生成英文分析報告論文的便捷功能。通過簡單點擊鼠標,輕松實現影像與臨床、病理、基因等數據的快速智能聯合分析,大大簡化了科研流程。


 高質量 ·成果轉化

Radcloud能夠持續產出高分文章,還有賴于技術、服務兩方面優勢。集成50多種前沿深度學習、機器學習和影像組學算法,內置超1000中特征值分析工具,極大擴展科研數據分析維度,幫助醫生找到人眼和人的經驗無法總結出來的信息。十余年影像處理經驗,近50人的博士專家團隊,專人專項提供科研服務支持,為醫生科研保駕護航,促進科研課題高效轉化,產出高質量的科研成果。


 大課題 ·架構支持

同時,課題權限的靈活控制,既能滿足了個人研究、科室研究等不同科研需求場景,也可以為多中心合作、院級、區域合作重大課題提供支持。提高個人/科室科研實力及產出科研成果,促進科室多病種全方位的數據管理。以區塊鏈、同態加密等技術為多中心重大課題合作研究數據互通提供多重安全保障,完善的數據中臺架構使平臺能夠高效、快速響應用戶需求,提供高效服務,充分發揮數據的非凡價值。促進區域患者資料管理及科研產出,頂級專家交流及強強聯合,輸出頂級科研成果,助力全民健康。

 

未來,Radcloud期待與更多關注科研價值的同道一起,讓數據賦能醫療,讓科研快人一步。



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