​快瞳AI开放平台支持多种输入格式，如电子病历、临床数据和医学文献等，可以将这些信息快速转换为结构化数据，包括自动360度不同角度的旋转识别、自动校准弯曲透视、光照不均、手写叠加处理等，提升数据的可操作性和可检索性。通过我们的解决方案，医疗机构能够有效整合各类信息，提高整体工作效率和服务质量。 ​下文将介绍几个信息抽取与知识图谱技术在医疗领域中的应用案例。

→ 电子病历、临床数据和医学文献自动识别 在线体验https://inspirvision.cn/spa/aiPlatform/#/ocr

1.病历结构化与信息提取：

在大型医疗中心，信息技术部门通过引入信息抽取技术快速提取病例中的关键数据，如病史、治疗方案和检验结果，并将这些数据整合到知识图谱中，以便于医生快速获取患者的完整信息。这一过程依赖于深度学习算法和图数据库的支持，识别率达到了95%以上，显著提高了医生的决策效率，病例检索时间减少了60%。

2. 医学研究与文献摘要：

医学研究机构在进行癌症相关研究时，利用信息抽取技术自动提取相关文献中的关键信息，并将其转化为结构化的数据，构建动态的知识图谱，提升了科研效率。

3.合规审查与合同管理：

制药公司在合规审查中处理大量法律和合同文档，通过OCR技术与知识图谱结合，自动提取合同中的关键信息，并实时更新知识图谱，降低了文档处理时间50%，并确保了信息的准确性和及时性。

4.临床报告分析：

深度学习模型如BERT或GPT能够自动识别和提取临床报告中的诊断结果、治疗方案、药物剂量等关键信息，对医生制定治疗计划至关重要。

5.患者健康记录整理：

通过OCR和深度学习技术，将患者的纸质健康记录转换为电子格式，并从中提取出患者的病史、过敏反应、家族病史等信息，为个性化医疗提供支持。

6.医疗账单和保险索赔处理：

深度学习模型可以识别和提取医疗账单中的项目、费用和保险信息，简化账单处理流程，提高保险索赔的效率。

7.药物相互作用和副作用监测：

利用深度学习技术，分析药物说明书和临床试验数据，自动提取药物相互作用和潜在副作用，为临床用药提供安全指导。

8.电子健康记录（EHR）的智能搜索：

深度学习模型帮助构建智能搜索系统，使得医生能够快速从EHR中检索到患者的相关医疗信息，提高诊疗效率。

9.临床试验数据管理：

在临床试验中，深度学习帮助自动化地从大量数据中提取关键参数，如患者的基线特征、治疗反应等，支持试验数据的分析和报告。

10.医疗知识图谱构建：

通过实体识别、关系抽取和事件抽取，深度学习帮助构建医疗领域的知识图谱，为医疗决策提供结构化的知识支持。

这些应用展示了信息抽取与知识图谱技术在医疗领域的深度融合，它们不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为医疗决策和科研提供了强有力的支持。