
放射科"超级大脑" · AI赋能科室全流程质控管理
基于深度学习、NLP自然语言处理、GPU加速蒙特卡罗算法,覆盖报告质量评价、图像质量分析、放射剂量分析、智能表单、智能报表五大核心功能模块,构建数字化、智能化、全流程的质量控制中枢。
融御科技放射科智能质控系统集成五大核心功能模块,实现对"设备、人员、流程和报告" 的标准化、数据化和持续化监控与管理。
基于NLP与BERT模型,实时查错、自动评级、危急值智能提醒
AI自动计算图像评分,160+检查部位,准确率90-95%
蒙特卡罗算法,器官剂量精准估算,超标预警保障患者安全
低代码平台,拖拽式表单设计,流程化审批,无纸化管理
多源数据打通,可视化驾驶舱,自动生成质控报告

质控驾驶舱 · 数据全局可视化
实时监控报告质量、图像质量、剂量数据
每个功能模块均有专属AI技术引擎支撑
国家持续加强放射影像质量管理,从辐射防护到质控指标,政策体系日趋完善, 为智能质控系统的落地提供了明确的合规依据与市场驱动力。
《放射诊断放射防护要求》
2020-04-03发布,2020-10-01实施
明确DR系统应配备剂量面积乘积仪,规范放射诊断辐射防护标准
放射影像质量专项目标
2021年起持续推进
将放射影像质量纳入医疗质量安全改进核心目标,要求建立全面质控体系
《医疗机构检查检验结果互认管理办法》
2022年发布
推进检查结果互认,要求影像质量达到统一标准,减少患者重复检查
强化医疗质量持续改进
2023年推进
要求医疗机构建立质量管理信息系统,实现质控数据实时采集与分析
7大核心质控指标全面更新
2024年发布
明确7项质控指标:图像伪影率、急诊报告2小时完成率、报告书写规范率、危急值10分钟通报率、增强CT对比剂外渗率、PI-RADS/BI-RADS分类率
《X射线计算机体层成像儿童诊断参考水平标准》
2025-02-08发布,2025-07-01实施
明确诊断参考水平(DRL)应用原则及剂量评估方法,要求定期进行回顾性剂量评价
融御科技放射科智能质控系统严格对标国家卫健委最新质控指标体系,全面满足《放射影像专业医疗质量控制指标(2024年版)》7大指标的自动化采集、统计与上报要求,帮助医院在等级评审、质控检查中实现合规达标。
从影像采集到报告输出,从剂量监控到数据分析, 系统覆盖放射科全业务流程,实现质控闭环管理。
人工质控工作量大、评价主观化粗放、无法实时纠错、存在漏诊误诊风险
满足《放射影像专业医疗质量控制指标(2024年版)》中报告书写规范率、危急值10分钟通报率等指标

每个功能模块均有专属AI技术支撑,从底层算法到应用层面, 构建完整的医学影像质控技术体系。
使用BERT等深度学习模型,结合医学知识图谱,建立自动化诊断报告质量评价体系
国内首家采用GPU加速蒙特卡罗模拟程序,结果与国际公认程序对比验证准确一致
使用中国成年男女性参考人体素模型,器官质量与中国参考人数据差异均在5%以内
按照数据颗粒、报表、报告、API数据接口处理及交付数据,支持RIS等系统接口对接
《放射影像专业医疗质量控制指标(2024年版)》
医学影像质控内容全覆盖,实现对"设备、人员、流程和报告"等 标准化、数据化和持续化的监控与管理。
剂量超标预警、危急值智能提醒、异物/伪影识别,从多维度保障患者诊疗安全
报告实时查错、AI自动评级、诊断符合率查询,减少漏诊误诊,提高诊断效率
智能表单替代纸质记录,智能报表替代人工统计,全面降低科室运营成本
全面满足国家7大质控指标,支持医院等级评审、质控检查的数据采集与上报
图像质量评价建立统一标准,规范化操作提示,全面均衡提升技师操作水平
支持检查结果互认标准,跨院区科研分析,推动区域医疗质量同质化提升
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