电子病历后结构化通过医学分词、实体识别、术语归一等自然语言处理技术，采用医疗文本后结构化工具使机器能够读懂病历和医学文献，为专科数据库构建、医疗人工智能诊断、医学检索、医学病历数据挖掘等应用提供基础，为医疗、教学以及科研提供丰富的结构化信息数据。
产品优势
精准全面术语集合
涵盖150余种医疗术语属性实体标签，覆盖面全，抽取精度高，满足大多数场景的病历结构化需求
医学术语归一技术
基于NLP术语匹配核心技术以ICD和SCT为标准，实现结构化抽取知识对齐功能
方便快捷部署
基于容器技术进行快速部署，与医院现有系统实现无缝对接
140万，河北省儿童医院实验室信息管理系统（LIS系统）中标（成交）结果公告
120万，检验项目服务委托竞争性磋商公告
17万，新疆医科大学第一附属医院lis维保项目中标(成交)结果公告
176万，青岛大学附属医院（平度）医院信息系统功能升级二次招标中标公告
10万，泉州市妇幼保健院（泉州市儿童医院）国家传染病智能监测预警接口项目
2098万，北大荒集团神经精神病防治院医疗设施提升项目（一包）中标公告