Q医疗

通过低标注依赖的后结构化文本挖掘，结合自回归语言模型和自编码语言模型对医生医疗行为和患者诊疗过程进行实时自动监测，建立重大疾病指征模型，提取重大疾病在诊断、治疗、流行病学等方面的关键数据，实现重大疾病智能风险预判、评估、决策和预警。

（一） 重大疾病监测预警关键技术研究

(1)    实现基本公共卫生服务信息、医疗机构诊疗信息、疾控信息、医保信息、药店信息、环境信息以及可穿戴设备信息之间的互联互通，形成无锡市重大疾病监测大数据。

a. 0-6岁：早期营养等，信息来源为基本公共卫生服务儿童健康管理。

b. 7-18岁：行为危险因素、肥胖情况、高血压、糖尿病等患病情况，信息来源为学校卫生工作的体质监测和体检。

c. 18岁以上成年人：重大疾病及危险因素监测，信息来源居民健康档案、电子病历、体检报告、物联网穿戴设备，以及公共卫生系统开展的主要重大疾病及相关危险因素监测。

d. 主要重大疾病医疗费用监测：电子病历医疗费用信息采集。

e. 环境质量：包括社区环境与自然环境(空气质量)，信息来源为相关环境监测机构的公开数据。

f. 死亡原因：疾病死因及时间等，信息来源为疾控中心负责开展死因监测工作。

(2)针对高血压、心脑血管病、糖尿病、肿瘤及慢阻肺等主要慢性病，以及结核病和呼吸系统传染病等主要传染病，构建症状监测模型、检验检查结果监测模型、风险因素监测模型、死亡因素监测模型和三间（时间、空间、人群）特征模型，并运营大数据技术对模型进行自适应训练。

(3)研究基于大数据监测模型的自动分析报告和预警机制，与无锡市政务信息平台、健康信息平台、突发事件应急平台形成联动。

(4)建立互联网+重大疾病筛查服务平台，识别不同疾病的高风险人群，结合分级诊疗体系提供个性化疾病筛查服务，探索大数据初筛、基层智能设备开展检验检查、上级医院专家判断的模式，实现重大疾病防控关口前移。

二）重大疾病应对体系研究

①　建立互联网+疾病防控健康教育和管理平台，针对不同的疾病风险人群实施精准健康教育和个人健康管理结合起来，普及疾病预防知识，提供健康管理工具包、推广健康生活方式，提高全民健康素养，运用物联网可穿戴设备监测生活方式、运动量、服药记录和健康指标，开展规范的慢病管理，利用打卡、任务积分、排行榜、健康服务优惠券等方式形成全社会参与的导向和氛围。

②　结合家庭医生签约服务和分级诊疗体系，充分发挥基层医疗卫生机构在重大疾病防控中的守门人作用，在上级医院的支持下，在线提供健康咨询、慢性病随访、延伸处方、运动处方等服务，转变服务模式，增进医患互动，改善签约服务感受。

③　加强重大疾病公卫与医疗协同，依托信息化平台，实现对重大疾病的健教、筛查、救治、随访、康复的全流程闭环管理。

④　建立基于大数据的重大疾病干预方案PDCA闭环验证机制，对重大疾病干预方案的效果进行量化和可视化，不断迭代优化，加快疾控中心各类技术方案的优化和推广。

⑤　促进重大疾病防控大数据建设，完善信息化相关政策，促进多个来源的重大疾病相关数据互联互通的，并建立重大疾病防控大数据共享目录，促进大数据安全共享、充分利用的协调机制。

总体业务流程