一位腫瘤科醫生對著電腦屏幕輕輕一點，AI系統在幾秒內就完成了原本需要半小時的病歷整理，他長舒一口氣：“這東西還真不是花架子?！?/span>
“哎喲喂，這系統用起來可真帶勁兒！”上周我去北京腫瘤醫院拜訪一位老同學，他邊操作電腦邊跟我念叨，“以前寫份術后病歷得耗個把鐘頭，現在有了這助手，效率能提升90%呢！”
他說的正是醫渡云的AI診療助手。作為醫療AI領域的知名企業，醫渡云到底怎么樣？今天咱們就好好嘮嘮這個話題。
醫渡云的核心技術叫做YiduCore，是它自主研發的數據智能基礎設施。簡單說，這東西能把醫院里五花八門的醫療數據“翻譯”成統一的語言-1。
你想想，不同醫院、不同醫生記錄病歷的方式千差萬別，就像各地方言一樣。醫渡云這套系統能夠理解這些“方言”，并把它們轉換成標準化數據。
這可不是小工程，醫渡云已經處理了超過11億患者人次的55億份醫療記錄-7，覆蓋了2800多家醫院-9。
這些數據中沉淀的醫學知識圖譜覆蓋了超過10萬個醫學實體，疾病知識圖譜基本上涵蓋了所有已知疾病-7。
說醫渡云怎么樣，咱得看看它在醫院里到底能干啥。它在中山大學腫瘤防治中心的落地應用就挺有代表性。
醫生們最頭疼的病歷書寫問題，AI診療助手能幫上大忙——可以實時讀取患者在院全周期診療數據，幫醫生快速生成病歷內容-9。
一位胸科副主任醫師在使用后表示：“AI診療助手通過綜合診斷推薦的藥物跟我心目中想用的藥物不謀而合！”-9
除了病歷書寫，這個系統還能生成符合臨床指南的TNM分期評估建議和診療方案推薦，輔助醫生做診斷決策-9。
在腫瘤分期這種專業活上，它的T分期準確率能從58%提高到90%，N分期從62%提升到80%-6。
醫渡云到底怎么樣？用戶打分可能最能說明問題。在一個公開評價平臺上，醫渡云的平均評分高達4.9分-5。
用戶評論中，“越來越好用了”、“國內最好用的軟件，最人性化的軟件”這樣的正面評價比比皆是-2。
當然，也有用戶提出“希望更人性化一些”的建議-2，還有用戶反映早期版本“功能還是較少，里面的模版不多”-8。
這說明系統還有改進空間，但總體上用戶滿意度挺高的。特別是在提升工作效率方面，醫渡云的表現得到了很多醫生的認可。
醫渡云在科研領域也發揮著重要作用。它創建的3000多個?？萍膊∧Ｐ?/span>覆蓋了近50類重大病種-4。
通過搭建科研大數據平臺，醫渡云能幫助醫院將傳統的6-12個月的科研產出周期縮短到2-6個月，甚至1-2個月-10。
這個平臺已累計支撐發表高水平論文超500篇，影響因子突破3000分-6。在天津血研所的應用中，它幫助高效完成了大量高質量的臨床研究-10。
對于需要多中心協作的研究，醫渡云的數據平臺通過統一的數據采集和治理標準，解決了不同中心之間數據可信共享的問題-10。
在新冠疫情期間，醫渡云怎么樣應對突發公共衛生事件的呢？它協助北京、武漢、寧波等地搭建了疫情動態監控平臺-1。
它發布的“城市免疫平臺”和“傳染病監測預警平臺”，以YiduCore作為引擎，實現了多種傳染病風險預警關口前移-1。
這些平臺以“平戰結合”思維，既能在疫情暴發時提供決策支持，也能在日常狀態下助力實現場景化動態管理-1。
相比傳統的文字報告，醫渡云平臺的可視化分析更為直觀，空間信息表達更準確簡練，為研究、匯報與決策提高了效率-4。
醫渡云不僅服務大型公立醫院，也在幫助非公醫療機構構筑競爭力“護城河”-6。
針對非公醫療的特點，它提供“可快速落地、可持續迭代、可復制擴張”的智能化平臺-6。
在華南地區某腫瘤?？漆t院，醫渡科技AI診療助手日均使用近千次，醫生已自主定制了140余個專屬智能體-6。
醫渡云還自主研發了醫療垂域大模型，將“幻覺”發生率控制在1%以內-6，這在醫療領域至關重要——畢竟醫療決策容不得半點差錯。
醫渡云的AI診療助手已在國內20多家頂尖醫院進行本地化部署-9，它的醫療垂域大模型正將“幻覺”發生率牢牢控制在1%以內-6。
當AI開始理解55億份醫療記錄中的醫學知識-7，當它能夠將TNM分期準確率從58%提升至90%時-6，這個醫療AI系統已經不再是未來概念。醫渡云怎么樣？它正用十年時間，將臨床數據轉化為醫生工作站里的得力助手。
