借助数字员工高效的数据处理能力，可应用于患者预约登记、账户结算、癌症检测、出院康复指导、医务人员管理、医院银行对账等广泛的医院管理过程中。
以最热门的医学影像领域为例，我们分析博为小帮数字员工（软件机器人）是如何嵌入其中并发挥应有的作用的？
众所周知，医学影像AI的整体市场规模发展迅速。随着医学影像产品垂直深度的加深，医学影像信息急需进一步整合，构建影像生态系统。目前，人工智能已经赋能了医学成像领域，应用于X光片和视网膜扫描，可以帮助诊断和治疗以及开发新药。所以，数据和技术支持也显得尤为必要，作为数字员工的起点，可以从以下几个方面来协助医学影像领域：
1、接入医院信息
图像信息是非结构化数据，需要根据一定的判断经验来理解。在医院的现有过程中，数字员工可以自动访问图像信息，结合患者的临床情况，将获得的信息集成并放置在一个平台上，使医生能够在该平台上查看多个来源的数据信息。
2、辅助医疗决策
很多时候，患者的医疗决策需要与多学科医生共同诊断。然而，由于信息交流不畅和专业障碍的障碍，非影像医生无法判断病人的形象。如果数字员工能够将差异化的图像处理成共同的数据信息，就可以促进更快、更顺利的医疗决策。
3、管理仪器使用状态
图像仪器是一种高科技含量、高附加值的设备，需要对其从事后维修、定期维修到综合管理的全过程进行跟踪管理。使用数字员工记录这些流程信息，可以更方便地跟踪仪器的使用情况，并在仪器出现故障时，快速做出诊断。
4、助力构建影像生态系统
在信息整合的趋势下，构建互联医院影像平台非常重要，以节省诊疗时间，使医院能够在不同的PACS和RIS模型之间切换。数字员工可以自动填写多个字段，在相关系统中复制和交换信息和数据，连接每个封闭和不可访问的环境，帮助构建图像数据中心，形成图像生态系统。而且软件机器人不会影响原有的系统本身，在线速度快，效率高，可扩展性强。
不仅在医学影像领域，智慧医学发展到今天，已经非常重视信息化、智能化的场景应用。但是如果没有具体的产品落地来满足用户的需求，也只能是一个美丽的幻想。使用数字员工可以很好地解决这一问题。以软件机器人为载体，嫁接各种技术，为医疗带来自动效益，自动执行计算机上的程式化重复操作，而不是医务人员，使他们更加关注和照顾患者。
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