随着医疗技术的不断进步和医疗数据的爆炸式增长，传统的临床辅助决策系统（Clinical Decision Support System, CDSS）在数据处理、决策精准度和响应速度等方面逐渐显现出局限性。为了提升医疗服务质量、优化临床决策流程、降低医疗错误率，计划基于
提升系统的数据处理能力和决策精准度。实现更高效的实时决策支持。增强系统的可扩展性和适应性，以应对不断变化的医疗需求。提供更加个性化和精准的医疗建议，提升患者满意度。在检查辅助决策、检验辅助决策、病理辅助决策方面达到很好的效果。
现有的临床辅助决策系统在数据集成和处理方面存在瓶颈，无法有效整合多源异构的医疗数据，导致决策支持的精准度受限。现有的临床辅助决策系统仅限于西医内容的辅助决策，不含有中医辅助决策和中西医结合辅助决策的内容。
多源数据集成：利用DeepSeek技术，实现His、EHR、Pacs、Lis、基因组数据等多源数据的无缝集成。
数据清洗与标准化：通过深度学习算法，自动识别和清洗数据中的噪声和异常值，确保数据质量。
实时数据处理：构建实时数据处理管道，确保系统能够在临床实践中提供即时决策支持。实现西医辅助决策、中医辅助决策、中西医结合辅助决策。
现有的决策模型主要基于规则引擎和简单的机器学习算法，难以应对复杂的临床场景和个性化需求。
深度学习模型：引入基于DeepSeek的深度学习模型，能够从海量医疗数据中学习复杂的模式和关系，提升决策的精准度。尤其是支持中西医结合辅助决策。
个性化决策支持：通过分析患者的个体特征和历史数据，提供个性化的治疗建议和风险评估。
多模态数据融合：整合文本、图像、时间序列等多种数据类型，构建多模态决策模型，提升决策的全面性和准确性。
现有的用户界面设计较为陈旧，交互体验不佳，导致医护人员在使用系统时效率低下。
智能化用户界面：基于DeepSeek的自然语言处理技术，开发智能化的用户界面，支持语音输入和自然语言查询，提升用户体验。对于语音输入可以支持在医生工作站连接麦克风，临床医生通过语音输入自动生成文本并且通过deepseek分析自动生成病历内容显示在右侧弹窗中，临床医生可以决定通过引用的方式或者通过复制的方式直接导入到病历系统中。
可视化决策支持：通过数据可视化技术，将复杂的医疗数据和决策结果以直观的方式呈现，帮助医护人员快速理解和应用。
影像智能分析：对CT、MRI、X光、超声等医学影像进行自动分析，辅助医生发现病灶。病灶定位与分割：自动识别影像中的病变区域，并对其进行精确分割，帮助医生量化分析。疾病筛查与诊断：基于影像特征，提供疾病诊断建议和治疗方案。
影像报告自动生成，提供自动化报告生成功能，减少人工输入错误和漏诊，提高诊断效率。简化影像分析流程，缩短患者等候时间，提升患者就医体验。
在医生端自动分析血常规、尿常规、生化指标等检验结果，识别多项异常值并基于deepseek深度分析，提供疾病诊断建议、治疗方案及风险预警。
在患者端，自动分析血常规、尿常规、生化指标等检验结果，提供临床意义解读，疾病预测与风险评估，个性化治疗建议：根据检验结果，为患者推荐个性化的治疗方案或用药建议。
病理图像分析：对病理切片图像进行自动分析，识别癌细胞、炎症区域等病理特征，自动进行疾病分型（如肺癌亚型）和分级（如肿瘤恶性程度）。辅助诊断与预后评估：基于病理数据，提供疾病诊断建议和预后评估。
能自动化的生成病理报告，助力医生精准诊断，减少人工误差。简化病理分析流程，提升病理诊断效率，加快诊断进程。
自动识别异常波形，DeepSeek心电图智能分析系统自动读取心电图，分析心律、波形等信息，识别心脏问题。快速评估患者心脏健康状况，为医生提供准确的诊断依据。
形成提供简洁明了的报告和预警，帮助医生快速做出反应，避免延误治疗。通过智能分析，提升心电图诊断的准确性和效率。