安康诺川崎病智能预警

人工智能大数据解析 辅助川崎病早期诊断


川崎病是一种病因不明的小儿急性血管炎,由于川崎病和不典型川崎病的早期临床症状与儿童一般发热性疾病相似,在临床上明确诊断困难,误诊率高。如及时明确诊断规范治疗,对预防川崎病冠状动脉瘤并发症的发生,极为重要。


云检医学川崎病辅助诊断产品,基于斯坦福大学16年积累的人工智能大样本进行深度学习,对实验室检查指标和临床症状等数据集进行人工智能大数据分析建立疾病模型,能够准确地对川崎病与儿童一般发热性疾病进行鉴别诊断。


全球多个川崎病中心合作成果

2016年建立两步诊断法

美国加州大学圣迭戈分校单中心合作,灵敏度: 94.8% 特异性: 70.8%


 ■ 2018年美国5家医院3年研究成果发布

灵敏度: 98.0%,特异性: 93.2%


2019年与亚洲排名第一的川崎症专家台湾长庚儿童医院的郭和昌医师合作

灵敏度: 98.0%,特异性: 93.2%


优势特点

  6项临床指征  


 12项实验室血液检测结果  


  区分川崎病和普通发热,降低冠状动脉瘤并发症发生概率  

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