一、平台建设目标
规范化诊疗：通过AI辅助决策系统，减少临床实践差异，落实国家肿瘤诊疗指南。
全流程管理：覆盖筛查、诊断、治疗、随访全周期，实现数据闭环。
精准化治疗：整合基因检测、影像组学等多模态数据，支持个性化方案推荐。
医疗资源优化：通过AI******医院误诊率，提升分级诊疗效率。
二、病种选择策略
推荐病种组合：
1.******医院学科发展方向
2.******医院优势专科补充（如乳腺癌/肝癌）
三、核心模块建设
1.全病程管理平台
2.用药依从性监测
3.复发风险动态评估
4.智能诊疗辅助系统
5.NCCN/CSCO指南结构化
6.影像识别模块（CT/PET-CT）
7.病理报告NLP引擎
8.治疗不良反应预测模型
9.支持诊断名称的TNM分期结构化
10.科研管理
11.数据上报
医生端功能：
AI辅助诊断：影像病灶标注、TNM分期建议、分子分型提示。
治疗方案推荐：基于患者特征匹配指南方案，提示超适应证用药风险。
质控看板：诊疗路径合规性监测、临床试验入组提醒。
患者端功能
智能随访：用药提醒、症状监测（如AI语音交互跟踪化疗副作用）。
健康教育：个性化康复计划、营养运动建议。
管理端功能：
******医院治疗方案差异度）、资源调配预警。
四、数据中台搭建
1.多源数据整合，覆盖患者门诊、住院、诊断、检验、检查、治疗、病理等相关信息
2.His、EMR、pacs、lis、herp等系统对接
3.检验检查等数据清洗工具
4.知识图谱构建
5.肿瘤本体库建设
6.临床决策规则引擎
五、建设要点
1.优先采用开源框架
2.******医院相关科室或者行业合作获取标注数据，完善数据采集
六、效益评估指标
临床：诊疗方案符合指南率提升
管理：平均住院日下降幅度
经济：靶向药使用合理率变化
医护人员操作培训
系统迭代开发
多中心数据协作
******医院现有信息化基础，建议先进行需求调研和流程再造。
