DRG支付+信息治理，是医院发展的标配！

确保诊疗的资讯在----过程中都的精准度。第一个带电粒子技术提案是通过针对贯标的搜索引擎带电粒子技术确保字段级别的统计数据标准性。如内科化疗中文名称和序列、开刀的同坐院中化疗中文名称和序列，的网站的癌症中文名称和序列。第二个带电粒子技术提案是通过针对统计数据源头的多端实时质控带电粒子技术确保单控制系统统计数据确实，如基本资料文注解、病案的网站、医保交割详细的资讯。第三个带电粒子技术提案是通过化疗同类型流程的AI内涵质控带电粒子技术确保跨控制系统的统计数据完同类型一致性，如基本资料、医嘱、的网站、详细的资讯、批示统计数据的完同类型一致性。在三个带电粒子技术确保提案落地的过程中都，需彻底解决三个决定性带电粒子技术新发展：一是自然语言处理NLP。布兰特应用最新的浅层学习带电粒子技术对带电粒子基本资料透过结构化的资讯提取，准确率高达95%。通过NLP语义比对带电粒子技术，64个维度透过实体和关联比对，能从超长基本资料重构中都比对病症症状、帕金森氏症、检查新项目及结果、用药、疗程、操作、化疗等情况下，将自然语言重构裂解为计算机可以侦探计算的统计数据，有效正确还原病症状况和医生内科过程。二是诊疗知识记事。布兰特基于本体和ICD-11，通过教亚科注解和病理学文献协作诊疗知识记事。

三是基于“规则+AI人工智能”的质控模型。面对不同的应用场景，基于NLP和病理学知识记事，建立模型和侦探计算规则去彻底解决实际决定性问题。其中都，布兰特亚新材料与清华大学合作成立课题组，主攻诊疗重构的资讯抽取带电粒子技术难题

最后，将这决定性带电粒子技术和提案都自带到DRG/DIP自然资源共享管控跨平台，试图病房改善各个节目会统计数据的精准度，更好更快地为了让DRG/DIP偿付进行改革，成为将来病房发展的公用事业。

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