ကုမ္ပဏီတွင် သက်ဆိုင်ရာ သုတေသနနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု ရှိပါသလား။

Neusoft Group- မင်္ဂလာပါ၊ Neusoft သည် AI နယ်ပယ်တွင် စဉ်ဆက်မပြတ် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း စူးစမ်းရှာဖွေမှုများ ပြုလုပ်နေပြီး စမတ်မြို့များ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကျန်းမာရေး၊ စမတ်ကား အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်မှုနှင့် လုပ်ငန်းဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ပြောင်းခြင်းနယ်ပယ်များတွင် ကျယ်ပြန့်သောအသုံးချပရိုဂရမ်များနှင့် အလေ့အကျင့်များရှိသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွင်၊ Neusoft သည် ယခုနှစ်ဇွန်လတွင် Tianyi ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်၏ ကြီးမားသောမော်ဒယ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ AI+ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းဆိုင်ရာအက်ပ်လီကေးရှင်းအမျိုးမျိုးကို Feibiao Medical Image Annotation Platform 4.0 နှင့် WEB-based virtual endoscopy အပါအဝင် AI+ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ AI+ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ် "1+N" ပေါင်းစပ်မှု။ ၎င်းတို့ထဲတွင်- (1) "Tianyi" သည် Neusoft ၏ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဒေါင်လိုက် နယ်ပယ်တွင် အကြီးစား မော်ဒယ်အဖြစ်၊ ဆရာဝန်များအား သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှုမှတစ်ဆင့် ပိုမိုထိရောက်စွာ ရောဂါရှာဖွေပြီး ကုသနိုင်စေကာ၊ ၎င်းသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာများ၊ ဆေးမှတ်တမ်းများနှင့် ထုတ်ပေးမှုများကို လျင်မြန်တိကျစွာ ပြီးမြောက်နိုင်ပါသည်။ ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာအမိန့်စာများ၏ တစ်နေ့တာလုံးတွင် လူနာ၏သီးသန့်ဖြစ်လာသည် ။ modal data fusion စွမ်းရည်များ။ (2) မျိုးဆက်သစ် Feibiao ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံမှတ်စာ ပလပ်ဖောင်း 4.0 သည် အမှတ်တစ်ခုနှင့် ဘောင်တစ်ခုကို တစ်ချက်နှိပ်ရုံဖြင့် ဒဏ်ရာများ သို့မဟုတ် ခန္ဓာဗေဒဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို အပိုင်းပိုင်းခွဲပေးနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် လက်ရှိတွင် ပေကျင်းတွင် ရှိနေသည်။ Xuanwu ဆေးရုံ၊ Guangxi ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ တက္ကသိုလ်၏ ပထမဆုံး တွဲဖက်ဆေးရုံ နှင့် Jilin University ၏ ပထမဆုံး ဆေးရုံ ကဲ့သို့သော ကြီးမားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်း အများအပြားမှ အသုံးပြုခဲ့ပြီး ဤပလပ်ဖောင်းမှ မှတ်သားထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဒေတာ စုဆောင်းမှု ပမာဏသည် သန်း 20 ကျော်အထိ ရှိလာပြီ ဖြစ်သည်။ (၃) WEB-based virtual endoscopy သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရုပ်ပုံဒေတာရယူမှု၊ ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် သုံးဖက်မြင်ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်းတို့ကို virtual endoscopy လုပ်ဆောင်ချက်များဖြင့် ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းထားခြင်းဖြစ်ပြီး လူနာ၏ဒဏ်ရာအခြေအနေကို လက်တွေ့ကျကျနှင့် တိကျစွာပြန်လည်ထူထောင်ပေးနိုင်သောကြောင့် ဆရာဝန်များပိုမိုလွယ်ကူအောင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။ လူနာများ၏ နာကျင်မှုကို များစွာလျှော့ချနိုင်ပြီး ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ကုသခြင်း၏ ထိရောက်မှုကို အပြည့်အဝတိုးတက်စေသည့် အကောင်းဆုံးခွဲစိတ်လမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေပါ။ ၎င်းသည် ခွဲစိတ်မှုအပြီး နောက်ဆက်တွဲနှင့် သင်ကြားမှုနှင့် သိပ္ပံဆိုင်ရာ သုတေသနပြုခြင်းကဲ့သို့သော အသုံးချအခြေအနေများတွင်လည်း အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။