思通數科的大模型是一款整合自然語言處理、多模態分析與知識圖譜技術的智慧系統，專為提升行業資訊處理效率和決策支援而設計。該模型依託深度學習與資料驅動，能夠在合同審查、智慧問答、醫療文字處理等場景中實現精準的文字分類、資訊抽取與風險識別。特別在多模態資料處理方面，模型支援從文字、影像、語音等多渠道資料來源中提取關鍵資訊，全面提升資料分析和決策建議的精確度。結合知識圖譜，思通數科的大模型還具備推理和解釋能力，能夠幫助企業自動識別風險、提供合規建議、最佳化文件管理流程，為使用者提供高效、智慧、可解釋的AI解決方案。
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一、客戶案例
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三甲醫院影像中心的影像報告智慧管理
某三甲醫院的影像中心每天生成數百份放射報告。以前，報告管理依賴人工整理，效率低且出錯率高。引入思通數科的AI平臺後，影像中心透過OCR技術自動識別報告內容，利用資訊抽取技術歸檔病灶、影像描述等資訊。在日常影像報告管理中，系統的OCR識別準確率達到98%，資訊抽取準確率達到99%以上，整體管理效率提升了65%。醫院反饋稱，系統減少了影像報告整理中的人為錯誤，醫生獲取病歷速度提升了近一倍。
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社群衛生服務中心的電子病歷錄入
某社群衛生服務中心的電子病歷錄入工作常遇到手寫病歷難以轉化、錄入慢的問題，影響了資料更新的及時性。引入思通數科的AI平臺後，OCR識別手寫病歷，快速提取出患者基本資訊、診斷資訊等，並結構化輸入至電子病歷系統。平臺錄入準確率達95%，幫助社群衛生服務中心減少了80%的手動輸入時間。系統支援了大批次病歷資料處理，使得中心能夠更快速準確地提供患者健康記錄，病歷錄入流程效率提高50%。
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大型私立醫院的智慧問診資料管理
一家大型私立醫院面臨門診問診記錄龐雜難以管理的問題。透過平臺的語音識別與資訊抽取功能，醫院將醫生與患者的語音對話自動記錄並轉化為結構化病歷文字。系統自動標記症狀、用藥史、過敏資訊等關鍵內容，幫助醫院建立了系統化的問診記錄管理體系。平臺在語音識別上的準確率為94%，資訊抽取準確率達98%，實現了全面問診資料管理。醫院反饋，透過平臺實現的資料管理幫助醫生更高效地訪問患者記錄，問診流程效率提升約45%。
二、平臺穩定性與效能
平臺支援高併發資料處理，響應速度優異。在測試中，平臺能在300個併發使用者訪問的情況下，將響應時間保持在500ms以內。此外，在大規模資料處理上，平臺的OCR識別準確率為98%，語音識別準確率為94%，在多樣資料環境中展現了高度的穩定性和處理效能。平臺的強大效能和穩定表現使其成為醫療行業的可靠資料管理工具。
三、執行環境
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體驗地址：https://nlp.stonedt.com
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