医学影像AI质控系统背景
符合《放射影像专业医疗质量控制指标(2024年版)》国家卫健委医疗质量管理政策响应

放射科智能质控系统

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。

57+
检查部位覆盖
DR/CT/MR/MG全模态
34%
图像评价准确率
多维度AI智能评分
2项
国家质控指标
2024年版全覆盖
产品概述

医学影像科室的数字化质控中枢

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。

报告质量评价

基于NLP与BERT模型,实时查错、自动评级、危急值智能提醒

01

图像质量评价

AI自动计算图像评分,160+检查部位,准确率90-95%

02

放射剂量分析

蒙特卡罗算法,器官剂量精准估算,超标预警保障患者安全

03

智能表单

低代码平台,拖拽式表单设计,流程化审批,无纸化管理

04

智能报表

多源数据打通,可视化驾驶舱,自动生成质控报告

05
放射科质控驾驶舱大屏

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

四大核心技术基础

每个功能模块均有专属AI技术引擎支撑

图形图像AI
图像质量评价
自然语言识别AI
报告质量评价
GPU加速蒙卡算法
辐射剂量评价
元数据驱动技术
大数据管理
政策驱动 · 合规先行

近五年核心政策背景

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。

2020
国家卫生健康委员会

GBZ130—2020

《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

直接驱动放射剂量管理系统需求
2021
国家卫生健康委员会

国家医疗质量安全改进目标

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

推动医院建立系统化质控管理机制
2022
国家卫生健康委员会

医疗机构检查检验结果互认

《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

图像质量评价系统支持互认部位标准
2023
国家卫生健康委员会

医疗质量管理办法修订

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

智能报表与驾驶舱管理系统的政策依据
2024
国家卫生健康委员会

放射影像专业医疗质量控制指标(2024年版)

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

系统全面满足7大指标自动化采集与上报
2025
国家卫生健康委员会

儿童CT诊断参考水平标准

《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

放射剂量分析系统的最新法规依据

政策合规是医院质控系统选型的核心前提

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。

五大核心功能模块

全流程质控,一体化管理

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。

当前痛点

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

报告实时查错
从规范性/及时性/逻辑性/全面性4个维度,智能识别部位缺失、测量错误、左右错误、语言矛盾等9类常见错误
AI自动报告评级
基于两级医生疾病诊断语义相似性比较,客观自动评级,避免人情化因素干扰
阳性报告判定
全自动阳性判断,标准化部位阳性器官识别,为科研及卫生决策提供参考数据
危急值智能提醒
根据各省市危急值评估标准,自动识别危急值上报条件,10分钟内完成通报
AI诊断符合率查询
将AI技术深度融入质控体系,减少漏诊误诊,确保报告一致性,量化质控标准
政策合规

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

报告质量评价AI界面
报告质量评价
基于NLP+BERT深度学习,事中质控精准高效
核心技术优势

四大AI技术引擎驱动

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。

NLP + 知识图谱

报告质控引擎

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

GPU加速蒙特卡罗

剂量计算金标准

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

中国参考人体素模型

本土化精准计算

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

元数据驱动架构

大数据管理

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

全面满足国家7大质控指标

《放射影像专业医疗质量控制指标(2024年版)》

01
放射影像检查图像伪影率
图像质量评价
02
急诊放射影像检查报告2小时完成率
报告质量评价
03
放射影像检查报告书写规范率
报告质量评价
04
放射影像危急值10分钟内通报完成率
危急值智能提醒
05
增强CT检查静脉对比剂外渗发生率
放射剂量分析
06
PI-RADS分类率
报告质量评价
07
BI-RADS分类率
报告质量评价
建设意义

数字化 · 智能化 · 标准化 · 统一化

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。

保障患者安全

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

提升医生效率

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

科室降本增效

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

满足等级评审

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

均衡技师水平

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

区域互联互通

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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