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語音電子病歷平臺次要包羅挪動查房體系和PC語音錄入客戶端兩大模塊（語音電子病歷平臺需求廠商別的供給智能語音才能平臺）1）挪動查房體系：次要包羅查詢患者病程信息、醫囑信息、查抄查驗陳述，及時辨認大夫針對患者的醫囑、病程語音，PC端電子病歷同步助手。2）PC語音錄入客戶端包羅軟件控件、麥克風等硬件。語音電子病歷體系的功用架構請求以下圖所示：大夫經由過程PC語音電子病歷客戶端大概挪動查房體系，利用公用的灌音裝備大概挪動終端停止灌音，語音被及時的發送到智能語音才能平臺的辨認效勞器上停止辨認，識此外文本成果再前往到PC客戶端和挪動查房體系，并嵌入到電子病歷的恰當地位。營業處置流程以下圖所示：體系機能可以滿意500名大夫同時利用，單句呼應工夫不超越3s，醫療范疇語音辨認精確率不低于90%。該幫助診斷體系請求具有分離患者的病癥、病史、根本信息等有用幫助大夫的功用，以完成病理(分病種)影象幫助診斷、常見疾病的病癥闡發與查詢、臨床指南數據效勞的詳細功用使用，從而進步醫療質量和結果。該體系平臺搭建勝利后由推銷人指定醫療機構試點利用。1）數據存儲：幫助診斷體系底層數據存儲于HDFS散布式文件存儲體系，基于HDFS手藝之上是散布式數據庫，海量數據按照差別的營業功用存儲在差別的數據庫。數據庫接納MYCAT散布式干系型數據庫、ELASTICSEARCH搜刮引擎，HBASE散布式NOSQL數據庫存儲差別的營業數據。2）數據建索：請求所建索引可以疾速的檢索婚配數據，為病例搜刮、模子婚配等功用供給高效的檢索手藝撐持。3）數據計較層：須利用spark、mapreduce散布式計較框架，為幫助診斷智能模子鍛煉和大數據闡發供給相干手藝撐持。4）機械進修：請求具有MLBASE機械進修手藝。招標供給商須供給契合請求的功用和流程架構，以到達同時完成病理(分病種)影象幫助診斷、常見疾病的病癥闡發與查詢、臨床指南數據效勞的目的。招標供給商所供給體系應按“底層向上一層供給／領受數據和效勞”的準繩從三個條理表現功用架構，參考圖示以下：1）存儲層該層為效勞層供給／領受數據，包羅語義常識庫即語義資本數據，可經由過程優化語義資本來進步語義了解結果；病例模子是基于海量汗青病例數據經由過程機械進修認知，以散布式建模的方法完成的病例常識存儲；常識模子是基于海量內部常識包羅字典、醫療文獻、消息、文學和其他能夠成立常識庫的參考質料等停止闡發和建模的常識模子；內部常識就是機械進修的原始材料，機械進修的歷程就是將這些材料轉化為模子的歷程；體系日記是體系運轉歷程中發生的營業日記記載，便于運維職員成績的闡發和體系結果的優化。2）效勞層該層為使用層供給／領受效勞，為語音轉寫文本供給語音辨認才能，為天然言語了解和成績合成供給語義闡發才能，為機械進修供給散布式建模才能，為模子闡發供給散布式計較、搜刮效勞。3）使用層該層包羅使用進口、營業流程和營業模塊，語音轉寫完成對語音輸出資本的文本轉寫；內部常識導入供給機械進修材料的進口，便于不竭進修和優化，同時體系也可以從事情歷程中總結建模進修，完成基于功效的改進進修，使每次迭代和交互都更智能，該進修體系可以在構造化數據和非構造化數據根底上停止，從而完成多元化的進修渠道。體系外部模塊次要分為語音辨認、語義了解、智能模子鍛煉平臺、監控體系、和體系前背景效勞。語音辨認模塊對大夫或病人征詢的語音停止辨認并轉寫成筆墨提供應語義模子闡發；語義模塊對轉寫筆墨停止剖析，了解大夫或病人企圖，并提掏出樞紐詞信息。體系按照企圖分離智能模子得出診斷成果前往給大夫。智能模子鍛煉體系用于主動智能成立模子，協助體系精準定位病情和供給準確的處理計劃。智能模子鍛煉體系鍛煉數據從多渠道獲得，次要有醫療體系外部病例、內部研討數據、醫師導入經歷數據，經由過程多渠道數據自我進修，智能建模，數據源也會不竭迭代更新，包管模子的準確。智能模子次要分為病例模子和醫療常識模子，病例模子用于婚配病癥，挑選出候選謎底，常識模子按照病例模子婚配出的謎底特性，分離常識庫停止綜合挑選，終極挑選出相信度最高的診斷結論前往給大夫。3、營業流程功用需求營業流程圖示以下：1）語音、文本或醫療影象轉寫:體系須可以領受語音、文本和醫療影象情勢的天然言語獲得病癥、成績和主題，針對語音的輸出需求轉化為文本，從而同一闡發數據源，語音轉寫次要利用語音辨認手藝完成。2）文本數據了解、成績合成與特性提?。后w系須同一對病歷或安康文本停止闡發、語義了解、成績合成和特性提取。本項目請求招標供給商研發面向營業需求（出格是病歷和衛生范疇的營業）的常識問答體系和基于本體庫主動構建、推理的主動問答體系，從而為各品種型的語義了解需求供給響應的手藝支持。3）病例模子闡發和常識模子闡發：請求具有判定的片面與精確性。4)內部常識導入：經由過程該模塊擴展數據搜集與闡發范疇，體系需求將認知計

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