AI+智慧医疗：智慧医院人工智能40+应用场景......

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近年来，智能医疗在国内外的发展热度不断提升。图像识别、深度学习、神经网络、大模型、语音等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。 人工智能应用一 后结构化处理 场景一 后结构化处理 1 利用自然语言处理技术（NLP）对医疗文本进行信息抽取 ， 将非结构化或半结构化的文本数据转换为结构化数据 。 科研数据的后结构化是将诸如检验、用药等在临床数据记录过程中产生的相同语义不同表述的情况进行标准化处理，以及通过自然语义处理技术把病例中的大段文本按待研究的指标进行结构化提取。实现的功能包括后结构化实体定义、语义处理规则定义、后结构化校验、术语规则设置、归一化校验等。 场景二 临床辅助决策 1 辅助诊断方面，医生在诊断中需要调动大量医学知识，记忆大量的患者信息，常会出现疲惫的问题。基于临床 ………………………………