实现VTE风险评估、预防、治疗、动态监管的全过程质控，形成实时、高效的VTE预防策略，为医院建立智能化的VTE防控体系。整合患者相关数据，采用NLP自然语言处理技术对患者数据进行阅读理解与分析。在此基础上通过人工智能构建静脉血栓风险预测模型，预测住院患者患静脉血栓的风险，以便进行及时干预，对潜在静脉血栓患者进行病情全程监控，辅助临床医生，为静脉血栓患者给出个性化诊疗方案，提高医院VTE防治管理水平。
AI模型：预测评估静脉血栓和肺栓塞风险等级
诊中干预：诊中实时进行风险警示提醒
风险分级： 提供Padua、Caprini、Wells、Geneva量表进行风险分级
辅助决策：根据防治措施推荐诊疗方案
统计分析： VTE愈前愈后治疗结果分析等
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