思通数科的大模型是一款集成自然语言处理、多模态分析与知识图谱技术的智能系统，专为提升行业信息处理效率和决策支持而设计。该模型依托深度学习与数据驱动，能够在合同审查、智能问答、医疗文本处理等场景中实现精准的文本分类、信息抽取与风险识别。特别在多模态数据处理方面，模型支持从文本、图像、语音等多渠道数据源中提取关键信息，全面提升数据分析和决策建议的精确度。结合知识图谱，思通数科的大模型还具备推理和解释能力，能够帮助企业自动识别风险、提供合规建议、优化文档管理流程，为用户提供高效、智能、可解释的AI解决方案。
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一、客户案例
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三甲医院影像中心的影像报告智能管理
某三甲医院的影像中心每天生成数百份放射报告。以前，报告管理依赖人工整理，效率低且出错率高。引入思通数科的AI平台后，影像中心通过OCR技术自动识别报告内容，利用信息抽取技术归档病灶、影像描述等信息。在日常影像报告管理中，系统的OCR识别准确率达到98%，信息抽取准确率达到99%以上，整体管理效率提升了65%。医院反馈称，系统减少了影像报告整理中的人为错误，医生获取病历速度提升了近一倍。
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社区卫生服务中心的电子病历录入
某社区卫生服务中心的电子病历录入工作常遇到手写病历难以转化、录入慢的问题，影响了数据更新的及时性。引入思通数科的AI平台后，OCR识别手写病历，快速提取出患者基本信息、诊断信息等，并结构化输入至电子病历系统。平台录入准确率达95%，帮助社区卫生服务中心减少了80%的手动输入时间。系统支持了大批量病历数据处理，使得中心能够更快速准确地提供患者健康记录，病历录入流程效率提高50%。
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大型私立医院的智能问诊数据管理
一家大型私立医院面临门诊问诊记录庞杂难以管理的问题。通过平台的语音识别与信息抽取功能，医院将医生与患者的语音对话自动记录并转化为结构化病历文本。系统自动标记症状、用药史、过敏信息等关键内容，帮助医院建立了系统化的问诊记录管理体系。平台在语音识别上的准确率为94%，信息抽取准确率达98%，实现了全面问诊数据管理。医院反馈，通过平台实现的数据管理帮助医生更高效地访问患者记录，问诊流程效率提升约45%。
二、平台稳定性与性能
平台支持高并发数据处理，响应速度优异。在测试中，平台能在300个并发用户访问的情况下，将响应时间保持在500ms以内。此外，在大规模数据处理上，平台的OCR识别准确率为98%，语音识别准确率为94%，在多样数据环境中展现了高度的稳定性和处理性能。平台的强大性能和稳定表现使其成为医疗行业的可靠数据管理工具。
三、运行环境
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体验地址：https://nlp.stonedt.com
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