爱医云科研1.0 安卓版

爱医云科研

大小：193.0M 语言：中文

类型：学习教育 系统：Android

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爱医云科研是一款面向医学研究者、临床医生、科研人员及医学院学生打造的多模态AI专病库建设与科研协作工具。它依托AI Agent智能引擎，能够自动完成数据整理、统计分析、标注与知识提取，将原本耗时数天甚至数周的科研工作压缩至分钟级完成。无论是跨医院多中心团队构建专病数据库，还是开展真实世界数据挖掘与专有AI模型训练，爱医云科研都能提供从数据采集、治理到安全共享的全链路支撑，让AI真正成为每一位医学研究者的高效科研助手。

爱医云科研有哪些核心功能

1.高质量专病队列库：支持患者快速建档、研究队列管理、多维标签筛选与智能随访管理，构建融合人口学信息、电子病历、医学影像、病理、检验检查、组学等多模态数据的专病数据库。

2.AI智能数据提取：依托多模态医疗大模型、专病知识图谱与多Agent智能协同引擎，自动理解扫描件、屏幕拍照、电子病历、检查检验报告、医学影像等多源异构医疗数据。

3.全国多中心协作：内置即时通讯能力，支持群组沟通、文件与语音消息传输、通讯录与好友管理，支持跨医院、多中心MDT在线协作。

4.数据资产运营：构建覆盖数据汇聚、标准化治理、质量监控、资产管理、授权共享与全流程审计的数据资产运营体系。

5.零信任数据安全体系：基于零信任架构，支持面部、指纹等生物识别，采用数据属主管理的密钥保护机制，对患者敏感信息实施自动脱敏。

爱医云科研适合哪些人使用

1.临床医生：可利用平台快速整理患者全病程数据，建立专病队列，开展临床科研分析。

2.科研人员：能够借助AI智能提取与多中心协作功能，高效完成真实世界数据挖掘与专有模型训练。

3.医学院学生：可通过平台学习专病数据库构建流程，参与多中心研究项目，提升科研实践能力。

4.医疗机构与医学研究机构：支持跨医院、多中心团队协同构建专病数据库和临床研究队列。

5.药企研发团队：可依托平台开展药物研发相关的真实世界数据研究与科研成果转化。

6.数据管理员：通过数据资产运营体系实现数据申请、审批、授权、导出和全流程留痕审计。

爱医云科研如何保障数据安全

1.零信任架构：构建覆盖身份、终端、数据、权限与审计的全链路安全体系，实现可信身份与可信终端双重校验。

2.生物识别：支持面部、指纹等生物识别方式，确保只有授权人员才能访问敏感数据。

3.密钥保护：采用数据属主管理的密钥保护机制，保障数据主权与隐私安全。

4.自动脱敏：对患者姓名、身份证号、手机号等个人敏感信息实施自动脱敏处理。

5.审批机制：支持人员授权二次确认、数据申请审批、导出审批及全流程审计。

6.全生命周期防护：实现数据从采集、存储、使用到共享的全生命周期安全防护，保障患者隐私与科研数据合规流通。

爱医云科研的多中心协作怎么用

1.注册登录：在爱医云科研平台完成账号注册与实名认证，进入工作台。

2.创建协作群组：根据研究项目创建多中心协作群组，邀请各医院专家与研究人员加入。

3.共享病例资料：在群组内上传病例资料、医学影像及诊疗意见，支持文件与语音消息传输。

4.发起MDT会诊：通过内置即时通讯能力发起多学科会诊，专家可远程查看并讨论病例。

5.线上会诊全流程：从会诊发起、资料共享、意见汇总到结论输出，全流程线上化完成。

6.科研数据协同：各中心可同步录入研究数据，平台自动汇总并支持多维标签筛选与统计分析。

7.权限与审计：管理员可设置不同成员的访问权限，所有操作留痕可审计，确保协作合规。

爱医云科研的AI数据提取能力怎么样

1.多源数据识别：平台可自动理解扫描件、屏幕拍照、电子病历、检查检验报告、医学影像等多种格式的医疗数据。

2.智能字段提取：智能提取人口学信息、诊断、分期、检查检验结果、评估量表、手术记录、用药方案、疗效评价及不良事件等科研关键字段。

3.非结构化转结构化：将原本分散在各类文档中的非结构化数据自动转换为结构化数据，大幅提升专病库建设效率。

4.多模态大模型支撑：依托多模态医疗大模型与专病知识图谱，确保提取结果的准确性与专业性。

5.多Agent协同：多个AI Agent协同工作，分别负责不同数据类型与提取任务，提升整体处理速度。

6.数据质量保障：提取完成后支持人工复核与修正，确保科研数据的可信度与完整性。

爱医云科研的专病库怎么建

1.患者建档：支持患者快速建档，录入人口学信息、诊断、治疗等基础数据。

2.队列管理：根据研究目的创建研究队列，设置入组标准与排除标准。

3.多维标签筛选：为患者打上多维标签，支持按标签快速筛选目标人群。

4.智能随访管理：设置随访计划，平台自动提醒并记录随访结果。

5.多模态数据融合：将电子病历、医学影像、病理、检验检查、组学等数据融合到专病数据库中。

6.全病程时间线：以患者全病程时间线为主线，贯穿诊断、治疗、随访、疗效评估、用药管理及不良事件监测等治疗全周期。

7.数据持续沉淀：真实世界数据持续沉淀，为多中心临床研究和科研创新提供坚实的数据支撑。

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