对于肝、肺、心血管及脊椎等多个检测引擎，均可以通过其内嵌的智能标注功能进行自动化标注：
1．自动肺和肝标注：内嵌国际领先的肺，肝分割算法，自动生成器官的预分割，辅助标注更准确高效；
2．自动心血管标注：业界领先的全自动的冠脉提取算法，冠脉树一点即成，血管标注简单易见；
3．自动脊柱标注：自主研发的高精度脊柱分割算法，分段分割同步完成，脊柱标注不再繁琐；
在真正落地的过程中，智能标注需要具备：跨平台云端标注、支持丰富的数据种类、灵活多样的标注类型、智能用户交互及高效三维标注五大特点。
2、影像拍片AI质控：摄片质量及时诊断，避免非必要时间损耗
AI技术实现摄片质量即时自动分析，在患者尚未离开前即可提示技术是否需要重拍，从而避免非必要的时间损耗。AI质控平台可以通过与设备集成，从而实现拍片到审片直接在设备端完成，由平台提示影像是否符合要求。
目前影像拍片AI质控平台已经实现产业化，尤其是对于典型胸部正位图像筛查，其准确率已经达到95％以上。
传统人工质控的方式无法避免的两大问题：效率低而且一致性差及事后质控，患者很难再次拍摄，时间损耗大。影像拍片AI质控基于人工智能图像识别技术，能够实现医学影像成像质量的自动评价与评分及医学影像质控自动化、网络化、常态化和实时化，最终提升医生的阅片水平提高诊断率。
影像拍片AI质控的产品价值可以分为三个层面：
1．医生层面：每一份有质量问题的报告，都能更清楚地明确问题所在；
2．科室管理层面：每份报告都能做出相对客观的评价，每位报告医生的工作质量也都能了如指掌；
3．医院层面：对于医院可以动态分析每天的质控状态；
3、智能影像网关平台：数据自动DICOM标准化，简化操作流程
由于影像归档和通信系统PACS与很多AI产品之间，并未实现基于DICOM，即医学数字成像和通信，标准的影像通讯和其它信息通讯，医生不得不在多个系统之间操作。而智能影像网关平台就像一个介于PACS及AI产品间的转换器，能够：
1．简化医院PACS与AI产品的对接；
2．减轻现有PACS／设备的负担；
3．实现影像数据DICOM标准化；
智能影像网关平台，目前已在国内多家医院临床应用；
应用场景二：人工智能＋医院管理
因为医疗事务繁重、临床管理和医院管理的难度大、对新技术接受度高等因素，我们认为：医院在完成第一阶段的人工智能体系建设后，尤其是针对大型三级医院，应当大力发展：人工智能医院管理。人工智能在医院管理应用上主要有两个方向，分别是优化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。
1、优化医疗资源配置
人工智能优化医疗资源配置：利用大数据，从宏观层面协调资源的有效分配。它能根据电子病历、既往病史等信息分析出哪些患者是最需要及时救治的，把医疗资源优先提供给他们，优化医疗服务的先后顺序。
相对于传统方式：人工智能能够大幅降低人力成本，而医护人员将工作重心投入到医疗服务中；医疗资源利用率能够得到大幅度提高，分析出哪些患者急需救治，优化医疗服务的前后顺序；就诊体验得到一定程度提升，优化医院的资源配置能够最大程度满足患者的诉求。
2、人工智能弥补医院管理漏洞
弥补医院管理漏洞：从点评网站、社交平台和新闻媒体等渠道收集客户对医院的评价，通过自然语言处理技术将非结构化的数据处理成能被系统识别的结构化数据，根据已经搭建好的模型，系统能够整理、分析出各种评价背后的真实含义。
调查发现：患者对某医院话题讨论最多的分别是：候诊时间、服务态度、就诊时间、医疗价格及院后随访。
相对于传统方式：人工智能能够大幅的扩宽患者的反馈信息收集渠道；大幅降低从信息收集、分析到总结的时间损耗；并且能够避免人为因素，最大程度保证调查分析的结果客观有效。
利用人工智能对医院进行管理，能有效的对人、财、物、信息、时间等资源，进行计划、组织、协调、控制， 充分利用医院的现有资源，实现医疗效用的最大化。
以医院管理标杆型的企业Qventus为例，在XX医院使用了它所提供的人工智能系统后，这家医院在以下八个维度的表现出现改善，同时患者对医院的满意度从29位提高到第3位。
