后台实时自动推送

新一代的医疗信息系统从传统的主动获取模式升级成自动推送模式，这个模式的变化，标志着人工智能AI全面介入医疗信息系统，标志着医疗交互由使用者的经验主导时代，转换成知识能力的全面推动时代的来临。人工智能的医疗大模型会全面分析每个操作者的临床经验，并在此基础上通过机器学习，向角色实时推送知识与信息，以提升诊疗护理经验，提高医疗质量，提高管理能力。

基于人工智能AI的自动实时后台推送消息推送重置探索极限

基于人工智能AI的自动实时后台推送

知识积累中信息与数据的后台推送，是医疗服务领域经验共享与提升的重要环节，是人工智能技术在医疗领域落地实践的重要里程碑。传统的医疗信息系统都是主动获取信息模式，获取哪些有用信息全凭获取者的经验和能力，而及时获取到的信息之间存在哪些内在逻辑关系，也无法深入解读。而新一代信息系统的信息与数据推送模式，推送的不仅是信息和数据，更重要的是，推送的是推送的是数据治理能力，是后信息化时代、数据治理时代的核心能力，这也是新一代信息系统与传统信息系统的重要区别。

智慧大脑

新一代医疗信息系统是一套内嵌动态感知系统的大型神经网络系统，这个网络系统对每个节点的感知能力，是通过一个智慧大脑的总节点来实现的，这个智慧大脑的总节点，就是运行监控平台。这个平台可以监控在每个节点上时刻发生的事件，并在医疗大模型不断的对齐计算后，完成逻辑抽象和数据治理，把治理后的结果，自动发往需要的角色节点。

系统优点

消息推送

通过研发平台注册消息模板，提供后台服务主动对前端发送消息内容的引擎。客户端消息：后台可对基于TCP链接的客户端进行消息发送。轻量级消息：后台可对基于Websocket链接的轻量级进行消息发送。短信消息：通过对第三方短信消息的配置可发送短信。自定义渠道：通过对第三方消息渠道的配置可发送渠道信息，例如钉钉、微信等

应用推送

加载应用配置，构建应用界面，推送应用数据。可根据临床路径自动推送诊疗流程与患者实时数据可根据检查结果自动推送相似病历可根据病历详情自动推送MDT

静默升级

智慧大脑会根据应用与服务的更新结果，后台自动静默升级，前台使用者感受不到系统已经升级，也无需规定在某个节点全院停机，完成版本的升级切换工作，另使用者持续使用公司的最新产品，不断提升使用体验，提高产品的服务能力，提升与用户的互动能力，使个性化的服务更具个性化，而不必受制于其他客户的限制。

协同过滤

协同过滤

协调过滤是后台自动推送的核心算法之一，通过分析患者的历史病历和其他相似病历的治疗评价，预侧患者的诊疗概率。例如，如果一个患者在疫情期间，高烧办咳嗽，肺部CT有毛玻璃样阴影，家属有新冠病例等等条件，系统会与其他类似病例做对比，分析该患者新冠阳新概率较高，系统会发出提示，推荐再做哪些检查以确诊。

深度学习

深度学习

深度学习也是后台自动推荐的主要算法之一，通过深度神经网络模型，对海量的医护行为数据进行分析和学习，关注闭环成果，逐步优化算法，提高对医生、护士等具有统计学意义的行为的模型计算，推荐最佳治疗方案，推荐推荐的准确度。