一、平臺建設(shè)目標(biāo)

規(guī)范化診療：通過AI輔助決策系統(tǒng)，減少臨床實(shí)踐差異，落實(shí)國家腫瘤診療指南。

全流程管理：覆蓋篩查、診斷、治療、隨訪全周期，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)。

精準(zhǔn)化治療：整合基因檢測、影像組學(xué)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，支持個(gè)性化方案推薦。

醫(yī)療資源優(yōu)化：通過AI工具降低基層醫(yī)院誤診率，提升分級診療效率。

二、病種選擇策略

推薦病種組合：

1.選擇依據(jù)：診療指南成熟度、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可獲得性、臨床路徑標(biāo)準(zhǔn)化程度、根據(jù)醫(yī)院學(xué)科發(fā)展方向

2.遴選高發(fā)癌種、特色癌種：根據(jù)醫(yī)院優(yōu)勢�？蒲a(bǔ)充（如乳腺癌/肝癌）

三、核心模塊建設(shè)

1.全病程管理平臺

2.用藥依從性監(jiān)測

3.復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)動態(tài)評估

4.智能診療輔助系統(tǒng)

5.NCCN/CSCO指南結(jié)構(gòu)化

6.影像識別模塊（CT/PET-CT）

7.病理報(bào)告NLP引擎

8.治療不良反應(yīng)預(yù)測模型

9.支持診斷名稱的TNM分期結(jié)構(gòu)化

10.科研管理

11.數(shù)據(jù)上報(bào)

醫(yī)生端功能：

AI輔助診斷：影像病灶標(biāo)注、TNM分期建議、分子分型提示。

治療方案推薦：基于患者特征匹配指南方案，提示超適應(yīng)證用藥風(fēng)險(xiǎn)。

質(zhì)控看板：診療路徑合規(guī)性監(jiān)測、臨床試驗(yàn)入組提醒。

患者端功能

智能隨訪：用藥提醒、癥狀監(jiān)測（如AI語音交互跟蹤化療副作用）。

健康教育：個(gè)性化康復(fù)計(jì)劃、營養(yǎng)運(yùn)動建議。

管理端功能：

區(qū)域診療質(zhì)量分析（如不同醫(yī)院治療方案差異度）、資源調(diào)配預(yù)警。

四、數(shù)據(jù)中臺搭建

1.多源數(shù)據(jù)整合，覆蓋患者門診、住院、診斷、檢驗(yàn)、檢查、治療、病理等相關(guān)信息

2.His、EMR、pacs、lis、herp等系統(tǒng)對接

3.檢驗(yàn)檢查等數(shù)據(jù)清洗工具

4.知識圖譜構(gòu)建

5.腫瘤本體庫建設(shè)

6.臨床決策規(guī)則引擎

五、建設(shè)要點(diǎn)

1.優(yōu)先采用開源框架

2.與醫(yī)院相關(guān)科室或者行業(yè)合作獲取標(biāo)注數(shù)據(jù)，完善數(shù)據(jù)采集

六、效益評估指標(biāo)

臨床：診療方案符合指南率提升

管理：平均住院日下降幅度

經(jīng)濟(jì)：靶向藥使用合理率變化

醫(yī)護(hù)人員操作培訓(xùn)

系統(tǒng)迭代開發(fā)

多中心數(shù)據(jù)協(xié)作

注：具體實(shí)施需結(jié)合醫(yī)院現(xiàn)有信息化基礎(chǔ)，建議先進(jìn)行需求調(diào)研和流程再造。