AI医疗全场景解决方案:全栈技术体系与规模化应用洞察|上海卫健委算力调度平台,支持全市医院AI模型训练

多客科技

作者：微信文章





引言




作为国内AI医疗全场景解决方案的新兴科技企业，并且是中国电子旗下的重要一员，我们专注于将医疗数据智能与临床场景进行深度融合。通过不懈努力，我们成功构建了一套覆盖“数据 - 算法 - 应用 - 服务”的全栈技术体系，以自主可控的AI医疗大脑为强大驱动力，积极推动医疗行业的智能化升级。以下是对公司各核心科研项目及标杆项目的详细介绍：




AI医疗数据标注平台产品介绍

——专注医疗场景的高效、精准、合规标注解决方案





一、产品定位与核心价值

作为国内唯一支持医疗本地化部署的AI标注平台，我们专为医疗行业打造了一站式、全模态数据标注工具，深度贴合医院、科研机构及卫健委的AI模型训练需求。平台以“高精度、高效率、强合规”为核心，集成多模态数据处理能力、半自动标注工具链及全流程可视化管控，助力医疗数据从原始采集到标准化标注的全链路升级，是医疗AI落地的“数据基石”。
二、核心功能模块详解

1. 多模态数据兼容：覆盖医疗全场景数据类型

操作入口：平台主界面顶部导航栏“数据类型选择”模块（图标：多图标组合，包含文本、影像、视频等）。
功能亮点：

支持文本（病历/文献）、影像（CT/MRI/X光）、时序（生命体征监测数据）、语音（患者主诉录音）、3D（器官模型）、视频（手术录像）、图片（舌诊/皮疹照片）、问答（医患对话）等8大类医疗数据的一站式标注，满足从基础诊断到复杂科研的全场景需求。

操作逻辑：用户通过操作面板的“文件导入”按钮（界面左上角蓝色“+”图标）上传本地医疗数据文件（支持DICOM、JPEG、MP4等主流格式），系统自动识别数据类型并匹配对应的标注模板（如影像数据默认加载像素级标注工具，文本数据加载语义标注工具）。
2. 本地化部署与安全合规：医疗数据的“安全堡垒”

操作入口：系统设置-部署模式（操作面板右侧齿轮图标→“部署配置”）。
功能亮点：

全国唯一医疗本地化部署方案：支持医院/机构在自有服务器部署，数据全程“不出院”，符合《医疗卫生机构网络安全管理办法》及上海卫健委等监管要求（当前为上海卫健委指定标注工具）。

操作验证：用户在部署时需通过操作面板的“权限管理”模块（界面右下角“安全中心”）设置数据访问权限（如医生/技师/管理员分级权限），并开启本地加密存储（AES-256）与传输通道（HTTPS+VPN）。
3. 半自动标注工具链：效率提升300%的核心引擎

操作入口：标注界面左侧工具栏（图标：智能画笔、自动勾选框等）。
功能亮点：

病灶区域智能勾画（影像标注）：针对CT/MRI等影像数据，集成深度学习模型（如U-Net、Mask R-CNN），用户只需在操作面板点击“智能辅助”按钮，系统自动识别疑似病灶区域并生成初步勾画框（如肿瘤边界、梗死灶），标注人员仅需微调（误差＜1像素），效率较纯手动标注提升5倍以上。

时序数据异常标记（生命体征/监测数据）：对于心电图、血压等时序数据，操作面板提供“异常检测”工具（图标：波动曲线+警示图标），系统基于规则引擎与统计模型自动标记异常值（如心率＞120次/分、血氧＜90%），用户确认后一键生成标注标签。

多工具协同：支持同时开启多个标注工具（如影像+文本关联标注），操作面板通过标签页（Tab）切换不同数据类型的标注任务，确保复杂场景（如“影像诊断+病历文本”联合标注）的高效协同。
4. 全流程可视化与进度管控：透明化标注管理

操作入口：主界面中央“任务看板”（操作面板核心区域，分“待标注”“进行中”“已完成”三栏）。
功能亮点：

实时进度追踪：每个标注任务以卡片形式展示（包含任务名称、数据量、完成率、负责人、截止时间），操作面板右侧“进度条”实时更新当前标注进度（如“肺部影像标注：已完成800/1000例，准确率92%”）。

质量控制可视化：支持标注质量抽检（操作面板“质检”按钮），管理员可在界面右侧查看抽检结果（如“误标率＜3%”），并对不合格标注退回修改（操作面板“驳回”按钮附带批注说明）。

团队协作：支持多人并行标注同一数据集（操作面板“分配任务”功能），系统自动同步标注结果并冲突检测（如两人对同一病灶边界标注不一致时弹出提示），确保数据一致性。
5. 标准化输出与行业适配：直连AI训练的“最后一公里”

操作入口：标注完成界面-“导出”按钮（操作面板底部红色按钮）。
功能亮点：

多格式兼容：支持导出DICOM-SR（影像标注）、BRAT（文本标注）、COCO（图像目标检测）、自定义JSON/CSV（通用格式）等医疗AI模型训练所需的标准化格式，与卫宁健康HIS等主流医疗AI系统无缝对接（已服务上海卫健委完成120万份数据标准化）。

标注元数据保留：导出的数据包包含完整的标注日志（如标注人、时间、修改记录）、质量评估报告（准确率/召回率）及原始数据关联信息，满足科研追溯与合规审计需求。
三、标杆应用场景与客户价值

1.医院AI模型训练：医院使用本平台标注影像数据，通过半自动勾画工具将标注效率提升300%，模型训练周期缩短80%，影像标注准确率大幅度提升。

2.区域医疗数据标准化：上海卫健委依托本平台完成全省120万份病历/影像数据的统一标注，支撑全市AI辅助诊断系统落地

3.科研机构数据治理：与甘肃中医药大学合作标注30万例中医舌诊/典籍数据，结合半自动文本解析工具，高效构建中西医结合辨证论治大模型（准确率91.2%），相关成果亮相中草药博览会。
四、为什么选择我们？

唯一性：全国唯一支持医疗本地化部署的标注平台，适配医院严格的数据安全要求（上海卫健委认证）。

前沿性：集成AI半自动工具链，标注效率行业领先（300%提升），覆盖多模态医疗全场景数据类型。

实用性：全流程可视化操作+标准化输出格式，直连临床与科研需求，已服务多地卫健委及头部医院。

合规性：深度贴合医疗数据监管要求，确保数据安全、可追溯、可审计。




AI医疗训练可视化平台产品介绍

——专为医疗AI训练打造的“透明化、可追溯、本地可控”智能管理中枢





一、产品定位与核心价值

作为国内首个医学专用、支持本地化部署的AI训练可视化平台，我们聚焦医疗AI模型训练全流程的“效率瓶颈”与“管理黑箱”问题，为医院、科研机构及卫健委提供“数据-训练-监控-管理”一体化可视解决方案。平台以“本地可控、过程透明、操作极简”为核心，支持医院在自有服务器部署训练环境，通过可视化界面实时追踪训练进度、动态调整参数、精准定位问题，让复杂的AI训练过程像“医疗影像阅片”一样直观易懂，是医疗AI从“实验室研发”到“临床落地”的关键加速器。
二、为什么医疗行业需要专用训练可视化平台？

传统AI训练工具多为通用型（如TensorFlow原生界面），存在三大医疗场景痛点：

数据敏感难开放：医疗数据（如患者影像、病历）涉及隐私，无法上传至云端训练，但本地训练缺乏可视化监控，工程师难以实时掌握进度；

训练过程不透明：医疗AI模型（如肺结节检测、病理切片分类）训练周期长（通常数小时至数天），传统工具仅输出最终日志，工程师无法中途观察损失函数变化、数据批次处理状态等关键指标；

操作门槛高：医疗从业者（如放射科医生、科研人员）非AI专业出身，传统命令行/代码调试模式学习成本高，急需“零代码”可视化操作界面。

我们的平台正是为解决这些问题而生——专为医疗数据特性设计，支持本地部署保障安全，通过可视化界面降低操作门槛，让医疗AI训练“看得见、管得住、用得好”。
三、核心功能模块详解

1. 本地化部署：医疗数据“不出院”的安全训练底座


功能亮点：

唯一医疗级本地部署方案：支持医院/机构在自有GPU服务器（如国产昇腾系列）或私有云部署训练环境，数据全程存储于院内服务器，符合《医疗卫生机构网络安全管理办法》及上海卫健委等监管要求（与AI标注平台同属“医疗数据安全可控”体系）。

灵活资源配置：通过操作面板“算力调度”模块（界面左侧“资源管理”标签页），用户可自主分配CPU/GPU算力（如指定某训练任务使用4块GPU、8核CPU），并设置优先级（如急诊AI模型训练优先于科研模型）。

操作验证：部署时需在“权限管理”中设置分级权限（如管理员可配置硬件资源，医生仅查看训练进度），所有数据传输通过院内局域网加密（HTTPS+私有协议），杜绝外泄风险。
2. 数据集自主导入：医疗场景专属数据兼容

功能亮点：

多类型医疗数据支持：兼容影像（DICOM格式CT/MRI）、文本（结构化病历/非结构化医生笔记）、时序（心电/血压监测数据）、多模态联合数据集（如“影像+病历”配对数据），并自动解析医疗数据标签（如DICOM文件中的患者ID、检查部位）。

智能预处理提示：导入数据时，操作面板实时检测数据质量问题（如影像分辨率过低、文本缺失关键字段），并弹出“预处理建议”（如“建议对低分辨率影像进行超分预处理”“文本字段‘诊断结果’缺失率＞10%，需补充”），降低后续训练偏差风险。

操作示例：用户点击“导入数据集”按钮后，可选择本地文件夹或连接院内PACS系统（影像归档系统），系统自动识别数据类型并生成预览（如影像数据展示缩略图，文本数据展示前10行内容）。
3. 训练可视化监控：实时追踪的“训练驾驶舱”

功能亮点：

核心指标动态可视化：实时展示训练过程中的关键指标（如图1），包括：

损失函数（Loss）曲线：以折线图动态显示每轮训练的损失值变化（医疗模型通常需观察Loss稳定下降趋势，如肺结节检测模型Loss应随迭代逐渐降低至0.1以下）；

准确率/召回率（Accuracy/Recall）：针对分类任务（如疾病诊断），展示训练集/验证集的准确率（如“肺炎分类准确率当前89%”）和召回率（如“罕见病召回率需＞90%”）；

数据批次处理进度：显示当前训练批次（Batch）处理进度（如“第240/300批次，剩余时间约25分钟”），并标注批次数据来源（如“影像批次来自‘胸部CT-肺癌筛查’数据集”）；

硬件资源占用：实时监控GPU显存使用率（如“GPU 0显存占用85%”）、CPU负载及温度，避免资源过载导致训练中断。

医疗场景适配指标：针对不同医疗任务类型（如影像分割、文本分类、时序预测），提供预设指标模板（操作面板“指标配置”按钮）——例如，影像分割任务默认显示Dice系数（衡量分割区域重叠度）、文本分类任务默认显示F1-score（平衡精确率与召回率）。
4. 进度追踪与历史管理：全链路可追溯的“训练档案馆”

任务全生命周期管理：展示所有历史/进行中的训练任务（包括任务名称、数据集、模型架构、启动时间、当前状态），支持按“状态（进行中/已完成/失败）”“时间范围”“模型类型”筛选。

详细日志与问题定位：点击任意任务可查看完整训练日志（操作面板右侧“日志详情”标签页），包括：

关键节点记录（如“第10轮开始微调学习率”“数据加载完成，共10万张影像”）；

异常报警信息（如“第50轮GPU显存不足，已自动暂停”），并关联解决方案建议（如“建议减少批次大小或清理缓存”）；

模型版本记录（每次保存的模型参数版本号，支持回滚到任意历史版本）。

操作便捷性：支持对失败任务一键“重试”（自动继承上次参数），或“暂停/恢复”长时间训练任务（如夜间暂停，白天继续）。
5. 零代码参数调整：医疗从业者的“友好操作台”

预设医疗模型模板：提供常见医疗任务的预配置参数模板（如肺部CT影像分类、心电图时序预测、病历文本实体识别），用户无需编写代码，直接选择模板并微调（如修改学习率、批次大小）。

关键参数可视化调节：通过滑块、下拉菜单等控件调整核心参数（如图2），包括：

学习率（0.0001~0.1，默认根据模型类型推荐初始值）；

批次大小（根据GPU显存自动计算最大值，支持手动调整）；

训练轮次（Epoch，默认建议值+医疗经验值参考）；

优化器类型（Adam/SGD等，医疗场景推荐AdamW以平衡收敛速度与稳定性）。

实时生效验证：参数修改后，系统自动模拟计算资源需求（如“当前配置需占用3块GPU，显存剩余量充足”），并提示潜在风险（如“学习率过高可能导致训练震荡”）。
四、为什么选择我们的训练可视化平台？

医疗专属设计：深度适配医疗数据类型（影像/文本/时序）与任务类型（分类/分割/预测），提供预设指标模板与参数模板，降低医疗从业者使用门槛；

本地安全可控：唯一支持医疗本地化部署的训练可视化工具，数据全程不出院，符合监管要求，解决医疗AI训练的“安全焦虑”；

过程透明可追溯：实时可视化核心指标+完整训练日志，让工程师与医生共同参与模型优化，避免“黑箱训练”导致的临床不可信；

操作极简高效：零代码参数调整+智能预处理提示，即使非AI专业人员也能快速上手，将模型训练周期从“数天无监控”缩短为“实时可控优化”。



中医四诊辅助诊断大模型产品介绍




——中西医结合的“数字中医大脑”，让传统辨证论治更智能、更精准





一、产品定位与核心价值

在中医药传承创新与AI技术深度融合的国家战略背景下，我们联合甘肃中医药大学（中医临床与理论研究高地），基于超30万例高质量医疗数据（涵盖中医典籍、真实世界病例、舌诊影像及中西医联合知识库），研发了国内首个“中西医结合、可落地临床”的中医四诊辅助诊断大模型。该产品以“辨证精准化、诊断智能化、应用场景化”为核心，通过AI技术还原中医“望闻问切”的传统诊疗逻辑，为基层中医医师、中西医结合医生及中医科研机构提供“数据驱动的辨证决策支持”，是推动中医药现代化发展的“数字引擎”。
二、为什么需要中医四诊辅助诊断大模型？

中医诊断依赖医师的经验积累（如舌象辨寒热、脉象判虚实），但当前面临三大挑战：

经验传承断层：资深中医师的辨证思维（如“同病异治”“异病同治”）难以通过文字完全传递，年轻医师学习周期长（通常需跟师3-5年才能独立辨证）；

标准化程度低：传统四诊信息（如舌诊的“淡红舌”“齿痕舌”、脉象的“弦细脉”）依赖主观描述，不同医师判断差异大，影响诊断一致性；

基层能力不足：基层中医机构医师资源有限（部分地区每万人仅0.5名中医师），复杂病症（如慢性胃炎、失眠）的辨证准确性待提升。

我们的模型正是为解决这些问题而生——通过超大规模医疗数据训练，将中医专家的辨证逻辑转化为可计算的AI模型，让年轻医师“有据可依”，让基层诊疗“有质可保”，让中西医结合“有桥可通”。
三、核心技术突破与数据基础

1. 数据根基：超30万例高质量医疗数据的“中医知识宝库”

模型训练数据源自中医典籍数字化（如《黄帝内经》《伤寒杂病论》经典条文）、真实世界中医临床病例（覆盖30+省份中医院）、舌诊/面诊影像库（含10万+标注舌象照片）、中西医联合知识库（整合现代医学检验指标与中医证型关联）四大维度，具体包括：

文本数据：10万+条中医古籍条文（经中医专家校验语义）、20万+条现代中医病历（包含主诉、四诊信息、辨证结论、处方用药）；

影像数据：5万+张高清舌诊照片（覆盖淡白舌、红舌、瘀斑舌等20+舌象类型）、1万+张面诊/手诊影像（如面色潮红、掌纹特征）；

中西医结合关联数据：5万+条“现代医学检验指标+中医证型”映射（如“血糖＞7mmol/L+口干多饮→阴虚燥热证”）。
2. 模型架构：中西医结合的“双引擎”设计

区别于传统中医AI的单一文本分析，本模型采用“中医辨证逻辑层+西医辅助验证层”双架构：

中医辨证逻辑层：基于Transformer架构，重点学习中医古籍中的辨证规律（如“舌红苔黄→里热证”“脉细弱→气血虚”）及现代中医临床的辨证经验（如“慢性胃炎患者主诉胃脘隐痛+舌淡苔白→脾胃虚寒证”）；

西医辅助验证层：融合患者年龄、性别、检验指标（如血常规、生化指标）等客观数据，对中医辨证结果进行逻辑校验（例如：若辨证为“阳虚证”但患者血红蛋白正常、无畏寒表现，则模型会降低该结论权重）。
3. 核心性能：91.2%准确率的临床级可靠性

经甘肃中医药大学附属医院等机构双盲测试验证，模型对常见中医证型（如气虚证、血瘀证、肝郁脾虚证）的辨证准确率达91.2%（高于基层医师平均水平约15%-20%），对舌象、脉象等关键四诊信息的识别灵敏度超89%，特异性超93%。
四、产品功能与应用场景

1. 智能辨证推导：还原“中医问诊”全流程

多维度信息采集：支持用户通过结构化表单输入患者四诊信息（如图1），包括：

望诊:上传舌象照片（自动调用AI图像分割算法提取舌质颜色、舌苔厚度、瘀斑分布等特征）、面诊描述（如面色萎黄、眼眶发黑）；

闻诊：录入患者声音特征（如声音低微、咳嗽有痰音）、气味（如口气酸腐）；

问诊：通过勾选/填空收集主诉（如“反复胃痛3年”）、伴随症状（如“胃脘冷痛喜按”“大便稀溏”）、既往病史（如“胃炎病史”）；

切诊：录入脉象描述（如“弦细脉”“滑数脉”）或直接上传脉象仪检测数据（如脉率、脉搏波形）。

智能辨证推导：输入完成后，模型基于多模态数据（文本+影像）综合分析，在3秒内输出“核心证型”(如“脾胃虚寒证”）、“兼夹证型”（如“兼肝气郁结”）及辨证依据（如“舌淡苔白+胃脘冷痛喜按+脉弦细→符合《伤寒论》‘太阴病’辨证要点”）。
2. 个性化处方建议：中西医结合的用药指导

经典方剂推荐：根据辨证证型，模型优先推荐中医经典方剂（如脾胃虚寒证→理中汤、小建中汤），并标注出处（如“《伤寒论》‘理中丸’，主治脾胃虚寒，症见腹痛喜温喜按”）；

现代临床优化：结合患者年龄、性别及检验指标（如脾胃虚寒证伴幽门螺杆菌阳性），模型自动调整方剂组成（如加黄连抗菌、配伍蒲公英护胃），并提供“君臣佐使”配伍解析（如“党参为君补气，干姜为臣温中，白术为佐健脾，炙甘草为使调和”）；

中西药协同提示：若患者同时服用西药（如降压药），模型会标注潜在相互作用（如“含甘草方剂可能升高血压，需监测”），确保用药安全。
3. 舌象/面诊智能分析：影像驱动的客观辨证

舌象自动分割与特征提取：集成自主研发的图像分割算法（准确率＞95%），可精准识别舌体区域，提取舌质颜色（RGB值量化）、舌苔厚度（像素级测量）、瘀斑/齿痕分布（区域占比）等10+特征参数；

证型关联推荐：根据舌象特征匹配中医理论（如“舌红少苔→阴虚证”“舌淡胖有齿痕→脾虚湿盛证”），并展示相似病例的辨证结论（如“历史10例舌象相似患者中，8例辨证为‘肝肾阴虚’”）；

操作便捷性：用户仅需上传2张照片（舌正面照+舌下络脉照），即可在2分钟内获得高精准度的辨证初筛意见（准确率＞88%），大幅降低基层医师的舌诊学习门槛。
4. 学习与辅助决策：医生的“智能中医导师”

辨证逻辑溯源：模型输出结果附带“推理链条”，展示从四诊信息到证型的推导过程（如“患者主诉乏力+舌淡+脉细→气血不足证；结合长期月经量多→兼肝血虚”），帮助医师理解中医辨证思维；

相似病例库：提供与当前患者症状相似的历史病例（脱敏后），包括辨证结论、处方用药及疗效反馈，供医师参考借鉴；

在线专家复核：支持将疑难病例提交至平台合作的中医专家团队（如省级名中医）进行人工复核，形成“AI初筛+专家把关”的双重保障。
五、产品优势总结

权威性：联合甘肃中医药大学研发，数据经中医专家校验，模型准确率91.2%（临床级可靠）；

实用性：支持舌象照片上传+结构化问诊输入，基层医师“零基础”即可使用，2分钟内获得辨证建议；

创新性：中西医结合双引擎设计，既保留中医辨证思维，又融合现代医学客观指标验证；

前沿性：集成自研图像分割算法（舌象分析准确率＞95%），让传统“望诊”走向数字化、标准化。




AI中医健康评估系统产品介绍

——2张照片解锁“健康密码”，让中医养生从“经验判断”走向“精准科学”





一、产品定位与核心价值

在“健康中国2030”战略与中医药传承创新的背景下，我们深度融合AI图像识别技术、中医体质理论与大数据分析，自主研发了国内首款“无接触、高精准、个性化”的AI中医健康评估系统。该系统以“让每个人都能通过日常影像快速获取专业中医健康指导”为目标，仅需用户上传2张照片（舌象+面部），即可通过自研图像分割算法与大模型分析，精准识别体质状态、潜在健康风险，并提供“可执行”的养生建议，是连接传统中医智慧与现代科技的“健康桥梁”。

核心亮点：
✅ 极简操作：无需专业设备，手机拍摄2张照片（舌象+面部）即可完成评估；
✅ 精准识别：自研图像分割算法+大模型双驱动，健康评估准确率行业领先；
✅ 前沿科技：融合中医体质理论、AI视觉分析与千万级健康数据训练；
✅ 实用落地：佛慈大药房超600万采购订单验证，直接赋能大健康产业。
二、为什么需要AI中医健康评估系统？

传统中医健康评估依赖中医师的“望闻问切”（尤其是舌诊、面诊），但存在三大痛点：

门槛高：普通人难以自行判断舌象（如“舌淡有齿痕”代表脾虚）或面诊特征（如“面色萎黄”提示气血不足）；

主观性强：不同医师对同一舌象/面色的解读差异大（如“淡红舌”可能被不同医师判断为正常或轻微血虚）；

缺乏即时性：线下问诊需预约排队，无法满足现代人对“快速健康自查”的需求。

我们的系统正是为解决这些问题而生——通过AI技术将中医“望诊”标准化、数字化，让用户在家就能获得专业级健康评估，真正实现“早发现、早干预”的健康管理目标。
三、核心技术突破：自研算法+大模型的“双核引擎”

1. 自研图像分割算法：精准提取“健康密码”

系统核心搭载自主研发的AI图像分割模型（已申请专利），针对中医舌诊/面诊的特殊需求优化，可精准识别以下关键特征：

舌象分析：自动分割舌体区域（排除牙齿、嘴唇干扰），提取舌质颜色（RGB值量化）、舌苔厚度/分布（像素级测量）、瘀斑/齿痕位置与面积（区域占比）等10+核心参数（如图1）；

例如：舌质淡白+舌苔白腻→提示“阳虚湿盛”；舌尖红点+舌苔薄黄→提示“心火旺盛”。

面部分析：识别面色（如红润/萎黄/苍白）、面部光泽度、眼眶颜色（黑眼圈深浅）、唇色（淡白/暗红）等特征，关联气血状态、睡眠质量与脏腑功能。
2. 中医大模型：千万级数据训练的“辨证大脑”

系统基于超30万例中医临床病例（含舌象/面诊标注数据）+中医体质理论（九种体质分类）+现代健康指标（如睡眠、疲劳度关联数据），训练出专精于健康评估的大模型，具备以下能力：

多模态关联分析：结合舌象、面部特征与用户填写的简短问卷（如“近一周是否易疲劳？”“是否经常腹泻？”），综合判断体质类型（如“气虚质”“痰湿质”“阴虚质”）及潜在健康风险（如“脾胃虚弱”“肝郁气滞”）；

动态权重调整：针对不同人群（如老年人侧重肾虚评估，职场女性侧重肝郁评估）自动优化判断逻辑，提升评估针对性；

通俗化解读：将专业中医术语（如“脾虚湿蕴”）转化为用户易懂的健康建议（如“少吃生冷食物，睡前按摩足三里”）。
四、产品功能与用户体验

1. 极简操作：2张照片+3步完成评估

用户只需通过手机端操作（操作面板如图2），3分钟内即可获得完整健康评估报告：

Step 1：拍摄照片
点击“开始评估”→ 按指引拍摄舌象照片（自然光下，伸舌平展，避免用力）与面部照片（正面清晰，无遮挡），系统自动检测光线条件并提示调整（如“光线过暗，建议到窗边拍摄”）。

Step 2：补充信息（可选）
填写简短问卷（如年龄、性别、近期是否失眠/便秘/疲劳），帮助模型更精准判断（非必填，无信息也可生成基础评估）。

Step 3：查看报告
3秒内生成“健康评估报告”，包含：

体质类型（如“气虚质”“湿热质”）及匹配的中医理论依据；

关键健康风险（如“脾胃功能较弱”“肝火偏旺”），关联舌象/面部特征说明（如“舌边齿痕明显→脾虚湿盛”“面色潮红→阴虚内热”）；

个性化养生建议（可执行方案）：包括饮食（如“多吃山药、红枣补气”）、作息（如“晚上11点前入睡养肝”）、运动（如“八段锦‘调理脾胃须单举’动作”）、穴位按摩（如“足三里穴每日按压3分钟”）。
2. 专业级精准度：自研算法支撑高可靠性

舌象分析准确率＞95%：通过千万级舌象数据训练，系统对舌质颜色、舌苔厚度的识别误差＜3%（优于人工肉眼判断的平均误差10%-15%）；

健康风险评估贴合度＞89%：经甘肃中医药大学附属医院验证，系统评估的体质类型与医师人工判断一致率达89%，潜在健康风险提示的临床相关性超85%；

动态学习优化：系统持续收集用户反馈（如“评估结果与实际症状相符”），通过大模型迭代升级，不断提升分析精度。
3. 实用落地：从评估到行动的健康闭环

报告可分享：用户可将评估报告一键分享给家人或中医师，辅助线下诊疗参考；

健康档案管理：支持历史评估记录存储（如每月1次评估），对比体质变化趋势（如“夏季湿热质加重，秋季转为燥热质”），指导季节性养生；

商业场景赋能：已与佛慈大药房（采购订单超600万）合作，嵌入药房健康服务流程——顾客购买保健品/中药时，可通过系统免费评估体质，药师根据评估结果推荐适配产品（如气虚质推荐黄芪口服液，阴虚质推荐西洋参含片），提升顾客粘性与转化率。
五、产品优势总结

技术前沿：自研图像分割算法（舌象分析准确率＞95%）+中医大模型（千万级数据训练），精准度行业领先；

体验极简：仅需2张照片+3步操作，3分钟内获得专业报告，无专业门槛；

实用落地：提供“可执行”的养生建议（饮食/作息/运动），直接指导健康改善；

商业价值：已获头部药企认可（佛慈大药房600万订单），赋能大健康产业服务升级。



东盟语言会议同传系统产品介绍




——打破语言壁垒的“智能沟通桥梁”，让中国-东盟交流“零障碍”







一、产品定位与核心价值

在全球化深度发展与中国-东盟合作日益紧密的背景下（2025年中国-东盟贸易额突破万亿美元，跨境会议/商务/文化交流频次激增），我们自主研发了“多语种、高精准、实时化”的东盟语言会议同传系统。该系统聚焦中国与东盟10国（越南、泰国、马来西亚、新加坡、印度尼西亚、菲律宾、柬埔寨、老挝、缅甸、文莱）的语言互通需求，基于超200万条自主采集的双语语料训练，支持中文与东盟10国语言的实时双向互译，翻译准确率达90%以上，并可通过会议二维码扫码在手机端实时查看译文，是跨国会议、商务洽谈、文化交流场景下“高效沟通”的终极解决方案。

核心亮点：
✅ 语种全覆盖：支持中文与东盟10国官方语言实时互译（共11种语言组合），满足中国-东盟全场景交流需求；
✅ 超90%高准确率：基于超200万条自主采集的双语语料训练，翻译结果贴近专业人工水平；
✅ 实时性强：会议发言实时转写翻译，延迟＜1秒，确保交流流畅不卡顿；
✅ 便捷操作：扫码即看译文，手机端同步接收，无需复杂设备调试；
✅ 场景适配广：覆盖政府会谈、商务谈判、学术论坛、文化交流等多类型会议。
二、为什么需要东盟语言会议同传系统？

随着中国-东盟在经贸、基建、数字经济等领域的合作深化（如中老铁路、雅万高铁项目推进，“一带一路”倡议下跨境电商爆发），跨国会议需求呈现“高频次、多语种、高时效”三大特征，但传统翻译方式面临显著痛点：

人工同传成本高且资源稀缺：专业东盟语言同传译员培养周期长（通常需5-8年），且会议高峰期供需失衡（如中国-东盟博览会期间译员缺口达40%），单日费用高达数万元；

技术工具适配性差：通用翻译软件（如谷歌翻译、百度翻译）对东盟小语种（如老挝语、柬埔寨语）的支持有限，且缺乏会议场景的专业术语库（如“RCEP协定条款”“跨境支付结算”），翻译准确率仅60%-70%；

实时性不足：传统设备依赖有线连接或复杂调试（如红外同传接收器），会议现场部署耗时，且无法满足移动端参会者的即时需求。

我们的系统正是为解决这些问题而生——通过自主语料训练与AI算法优化，提供“低成本、高精准、即开即用”的智能同传服务，让跨国交流像“母语对话”一样自然流畅。
三、核心技术突破：200万语料库+自研翻译引擎的“双轮驱动”

1. 超200万条自主采集双语语料：精准翻译的“数据基石”

系统翻译能力的核心在于“数据质量”——我们针对中国-东盟合作的高频场景（如经贸谈判、基础设施建设、文化旅游推广），自主采集并标注了超200万条双语平行语料，覆盖：

官方文件：中国-东盟自由贸易协定（CAFTA）、RCEP区域全面经济伙伴关系协定等政策文本；

商务场景：跨境电商术语（如“Lazada平台运营”“Shopee物流规则”）、投资协议条款（如“股权比例”“税务减免”）；

生活文化：东盟国家民俗表达（如泰国“合十礼”习俗、印尼“开斋节”祝福语）、旅游常用语（如“景点门票”“特色美食”）；

专业领域：医疗（如“疫苗接种”“中医诊疗”）、教育（如“留学生交换”“课程认证”）、法律（如“知识产权保护”“合同纠纷”）。

这些语料经过人工校验与语义对齐（确保中-东盟语对的精准对应），为翻译模型提供了“语境化”的学习样本，解决了通用翻译工具“字面直译、脱离场景”的问题。
2. 自研多语种神经网络翻译引擎：低延迟高精准的“算法中枢”

系统搭载基于Transformer架构的自研多语种翻译模型，针对东盟语言的语法特性（如越南语的“修饰语后置”、泰语的“声调区分词义”、马来语的“黏着语结构”）优化训练，具备以下能力：

上下文理解：自动识别会议主题（如“新能源汽车合作” vs “传统医药交流”），动态调整术语翻译（如“电池续航”在商务场景译为“pin dung lượng”，在医疗场景可能译为“thời gian sử dụng pin”）；

实时纠错：通过注意力机制捕捉发言中的逻辑关联（如“这个项目的预算比去年增加了20%”→自动关联前文“去年预算金额”），减少漏译、错译；

低延迟处理：采用流式语音识别与增量翻译技术，发言内容边说边译，延迟控制在1秒以内（接近人工同传的“即时性”）。
3. 会议场景专属优化：从“听得懂”到“用得上”

专业术语库：内置中国-东盟合作高频术语对照表（如“跨境人民币结算”“东盟智慧城市网络”），优先调用确保关键信息准确；

口音适配：针对东盟各国方言口音（如泰国北部方言、越南南部口音）进行语音识别训练，识别准确率提升至92%（通用工具仅85%）；

多模态输出：除语音播报外，支持实时文字显示（会议大屏同步投屏译文）与手机端扫码查看（参会者通过微信/支付宝扫描会议二维码，即可在手机浏览器查看完整译文记录）。
四、产品功能与用户体验（极简部署+高效沟通）

1. 一键部署：会议现场的“即开即用”

设备轻量化：仅需1台笔记本电脑+1个麦克风（或接入会议现有音响系统），10分钟内完成系统初始化（无需复杂布线或专业调试）；

多终端适配：支持Windows/macOS系统，兼容Zoom、Teams、腾讯会议等主流视频会议平台（通过API接口接入），线下实体会议与线上跨国研讨均可使用。
2. 实时互译：中-东盟10国语言双向互通

语种组合：支持中文（普通话）与东盟10国官方语言的实时双向互译（共11种语言组合：中文↔越南语、中文↔泰语、中文↔马来语、中文↔印尼语、中文↔菲律宾语、中文↔柬埔寨语、中文↔老挝语、中文↔缅甸语、中文↔文莱马来语、中文↔新加坡英语（适配双语场景））；

发言模式：支持“发言人连续发言”（如10分钟演讲）与“多轮对话”（如商务谈判问答），系统自动分段翻译并标注发言人身份（如“中方代表：……→泰语译文：……”）。
3. 多渠道接收：参会者的“无障碍获取”

会议大屏同步：翻译结果实时投屏至会议室大屏幕（文字+语音播报），确保未携带手机的参会者清晰获取信息；

手机扫码查看：会议组织方在开场前生成专属二维码（张贴于会场入口或投影展示），参会者通过微信/支付宝扫描后，即可在手机浏览器查看实时译文+历史记录（支持回看前10分钟内容），离线状态下仍可缓存译文；

语音播报提醒：重要信息（如会议结论、关键数据）可设置语音二次播报（如“刚才提到的合作金额是5000万元人民币”），避免遗漏。
4. 会后沉淀：可追溯的“沟通档案”

完整记录导出：会议结束后，系统自动生成双语对照的会议纪要（包含原文发言、翻译结果、时间戳），支持PDF/Word格式导出，便于存档或后续跟进；

数据分析支持：统计高频翻译词汇（如“供应链”“投资回报”）、各语种使用占比（如泰语译文请求量最高），为后续会议筹备提供参考。
五、产品优势总结

语种全面：唯一覆盖中国与东盟10国全语种（11种组合）的实时同传系统，满足“一带一路”沿线深度交流需求；

技术领先：超200万条自主语料训练+自研翻译引擎，准确率90%以上（超越通用工具20%-30%），低延迟接近人工同传；

场景适配：轻量化部署+多终端支持，适配实体会议、线上研讨、文化活动等多类型场景；

实用便捷：扫码即看译文+会议纪要导出，让跨国沟通“无门槛、可追溯”。



影像识别辅助诊断系统产品介绍




——让医学影像诊断更精准、更高效，赋能基层与专科医疗的“AI影像医生”







一、产品定位与核心价值

在医疗影像数据爆发式增长（全球每年新增超100亿张医学影像）与基层影像诊断能力不足的背景下，我们自主研发了“多病种、高精度、全场景覆盖”的影像识别辅助诊断系统。该系统聚焦肺部、眼底、牙齿三大高发疾病领域（占影像科日常诊断量的60%以上），通过深度学习算法与超百万例医疗影像数据训练，为医生提供“秒级病灶定位+精准辅助诊断”支持，是提升诊断效率、降低漏诊误诊率、赋能基层医疗的“智能影像伙伴”。

核心亮点：
✅ 多病种覆盖：专注肺部、眼底、牙齿三大核心领域，精准识别常见及疑难病症；
✅ 高精度诊断：肺部疾病诊断准确率超95%，眼底病变识别灵敏度超92%，牙齿病灶定位误差＜0.1mm；
✅ 基层赋能：显著提升基层医疗机构影像诊断能力，降低对上级医院转诊的依赖；
✅ 临床落地：已与卫宁健康HIS系统深度对接，直接嵌入医院工作流，即开即用。
二、为什么需要影像识别辅助诊断系统？

医学影像诊断是疾病筛查、诊断与治疗的关键环节，但当前面临三大挑战：

基层能力薄弱：基层医院（如县级医院、社区诊所）影像科医师数量不足（每万人仅0.3名放射科医师），且经验有限，对早期肺癌（如磨玻璃结节）、糖尿病视网膜病变等复杂病症的漏诊率高达20%-30%；

诊断效率瓶颈：三甲医院影像科日均接诊量超200例（如肺部CT约150例/日），医师需在短时间内分析数百张影像，疲劳导致误诊风险上升；

疑难病症难判断：部分疾病（如早期肺癌的微小结节、眼底黄斑区的细微病变）特征隐匿，依赖医师经验积累，年轻医师学习周期长（通常需5-10年）。

我们的系统正是为解决这些问题而生——通过AI技术模拟资深医师的影像诊断逻辑，提供“病灶定位+疾病分类+风险分级”的全流程辅助，让诊断更精准、更高效，尤其赋能基层医疗实现“大病早筛、小病就近”。
三、核心技术突破：多模态算法+超百万数据训练的“双核支撑”

1. 多病种专项模型：精准适配不同影像特征

系统针对肺部、眼底、牙齿三大领域的影像特性，分别训练了专属深度学习模型，精准捕捉各类疾病的独特特征：

肺部影像疾病辅助诊断平台：

核心功能：识别肺部CT中的结节（磨玻璃结节、实性结节）、炎症（肺炎、肺结核）、肿瘤（肺癌早期）及肺气肿、支气管扩张等结构性病变；

技术亮点：采用3D卷积神经网络（3D-CNN）分析断层扫描数据，精准定位结节位置（误差＜0.2mm）、测量直径与密度（区分良恶性关键指标），并关联患者的吸烟史、年龄等临床信息，输出“恶性概率”评估（如“磨玻璃结节恶性概率15%”）。

准确率：经三甲医院验证，对≥5mm结节的检出率达98%，对早期肺癌（Ⅰ期）的敏感度超95%（高于基层医师平均水平约20%）。

眼底辅助诊断平台：

核心功能：识别眼底彩照中的糖尿病视网膜病变（DR）、高血压视网膜病变、青光眼（视神经杯盘比异常）、黄斑变性等常见致盲性眼病；

技术亮点：基于语义分割算法精准提取视网膜血管、视盘、黄斑区域，分析微动脉瘤（糖尿病DR早期标志）、出血斑、渗出物等特征，结合患者血糖、血压等检验指标，判断病变分期（如DR轻度/中度/重度）。

准确率：对糖尿病视网膜病变的识别灵敏度达92%，特异性超95%（与眼科专家判断一致性＞90%）。

牙齿影像辅助诊断平台：

核心功能：识别口腔X光片中的龋齿（蛀牙）、根尖周炎、牙槽骨吸收（牙周炎）、阻生智齿等常见口腔疾病；

技术亮点：通过二维图像增强算法优化低分辨率牙片的清晰度，精准定位龋坏部位（区分浅龋/中龋/深龋）、测量牙槽骨高度（评估牙周炎严重程度），并提示治疗方案（如“龋齿需充填治疗”“牙槽骨吸收＞30%建议牙周手术”）。

准确率：对龋齿的检出率达96%，对根尖周炎的诊断符合率超93%。
2. 超百万例医疗数据训练：真实世界的“诊断经验库”

系统训练数据源自全国30+省份三甲医院及基层医疗机构的真实影像数据（脱敏处理），总量超100万例，覆盖：

多样化病例：包括常见病（如肺炎、轻度近视）、疑难病（如早期肺癌微小结节、隐匿性青光眼）及罕见病（如肺泡蛋白沉积症、遗传性视网膜病变）；

多维度标注：每张影像均由资深医师标注病灶位置、类型、分期及临床结局（如“结节随访1年后恶变”），形成“影像-诊断-预后”的完整知识链；

持续更新：每月新增1万+例最新病例数据，模型通过增量学习持续优化，紧跟临床新发现（如新型肺炎的影像特征）。
3. 多模态融合分析：结合临床信息的“全景诊断”

系统不仅分析单一影像，还支持关联患者的年龄、性别、检验指标（如血糖、肿瘤标志物）及病史，提供更精准的诊断建议。例如：

肺部CT发现结节的患者，若同时有长期吸烟史（＞20包/年）和肿瘤家族史，系统会上调“恶性概率”提示；

糖尿病患者的眼底影像中若出现微动脉瘤，系统会结合糖化血红蛋白（HbA1c）值，判断视网膜病变进展风险。
四、产品功能与用户体验（即开即用+深度赋能）

1. 无缝对接医院系统：嵌入工作流的“智能助手”

系统集成：已与卫宁健康HIS（医院信息系统）深度对接，医生在开具影像检查后，系统自动接收影像数据并启动分析，诊断结果实时推送至医生工作站（无需额外操作）；

操作便捷：支持DICOM（标准医学影像格式）、JPEG等常见格式，兼容CT、MRI、DR、口腔X光机等设备生成的影像，基层医院无需更换现有设备。
2. 秒级诊断输出：辅助医师“快速决策”

病灶定位与标注：系统在影像上直接标记病灶位置（如肺部结节的边界、眼底出血斑的区域），并以不同颜色区分病变类型（如红色=高危恶性结节，黄色=良性钙化灶）；

诊断结论与分级：输出“疾病名称+置信度”（如“右肺上叶磨玻璃结节，恶性概率25%”），并根据指南推荐后续处理建议（如“建议3个月后复查”“转诊胸外科”）；

效率提升：单个肺部CT分析时间＜10秒（医师人工分析需3-5分钟），眼底彩照分析时间＜5秒，显著缩短诊断等待时间。
3. 基层医疗赋能：降低转诊率与漏诊率

早期筛查：在县级医院推广后，对早期肺癌（≤1cm结节）的检出率从40%提升至85%，糖尿病视网膜病变的筛查覆盖率从60%提升至90%；

辅助决策：基层医师可根据AI提示的“高风险病例”（如恶性概率＞15%的结节）优先转诊，避免延误治疗，同时减少对上级医院的非必要转诊（基层转诊率下降约30%）。
4. 科研与教学支持：医师的“智能学习工具”

病例库管理：系统自动归类典型病例（如“典型磨玻璃结节演变过程”“糖尿病视网膜病变分期案例”），医师可查看历史相似病例的诊断思路与治疗方案；

教学演示：支持标注病灶特征并生成讲解课件，用于规培医生、基层医师的影像诊断培训，缩短学习曲线。
五、产品优势总结

精准性：三大核心领域模型准确率行业领先（肺部＞95%、眼底＞92%、牙齿＞96%），贴合临床诊断需求；

实用性：即开即用，无缝对接医院现有系统与设备，无需额外硬件投入；

普惠性：显著提升基层医疗诊断能力，推动优质医疗资源下沉；

前沿性：多模态算法+持续学习机制，紧跟临床新进展，诊断能力不断进化。



知识图谱数据清洗系统产品介绍




——医疗数据的“智能质检员”，让知识图谱构建从“源头可控”到“精准可用”







一、产品定位与核心价值

在医疗AI从“数据驱动”向“知识驱动”转型的关键阶段，知识图谱作为连接海量医疗数据与临床智能应用的核心载体（如辅助诊断、科研分析、药物研发），其构建质量直接决定了下游应用的可靠性。然而，医疗数据天然具有“多源异构、噪声冗余、关系复杂”的特性——来自电子病历、检验报告、医学文献、影像标注的不同数据源，存在格式不统一（如文本、表格、影像元数据）、表述差异（如“心肌梗死”与“MI”）、错误记录（如患者年龄误填为“300岁”）等问题，导致知识图谱构建时出现“脏数据污染”，严重影响推理准确性。

我们自主研发的知识图谱数据清洗系统，正是针对这一痛点而生。作为医疗知识图谱构建的“前置质检环节”，系统通过“自动化纠错+可视化管控+全流程可追溯”的技术体系，为医疗数据提供从“原始杂乱”到“精准可用”的全链路清洗服务，是构建高质量医疗知识图谱的“必备基础设施”。

核心亮点：
✅ 精准纠错：自动识别并修正数据中的逻辑错误、表述不一致、格式混乱等问题，错误修正率超95%；
✅ 智能关联：基于医疗本体库（如SNOMED CT、ICD编码体系）校验数据关系合理性，确保知识图谱的逻辑一致性；
✅ 可视化管控：全程可视化操作界面，支持问题点对点定位与修改，降低人工审核成本；
✅ 全流程可追溯：记录每一次数据清洗的操作日志（谁改了什么、为什么改），满足医疗数据合规审计需求。
二、为什么需要知识图谱数据清洗系统？

传统医疗数据处理流程中，数据清洗通常依赖人工规则或简单脚本（如“去除空值”“统一日期格式”），但面对医疗数据的复杂性，这些方法存在显著局限：

错误隐蔽性强：医疗数据中的逻辑错误（如“患者诊断为糖尿病但血糖值正常”“手术时间早于入院时间”）难以通过简单规则发现；

表述差异大：同一概念在不同数据源中的表述多样（如“高血压”可能被记录为“HTN”“原发性高血压”“血压升高”），导致知识图谱中实体关系混乱；

关系冲突多：多源数据对同一患者的记录可能矛盾（如病历A记录“过敏药物：青霉素”，病历B记录“无药物过敏史”），直接影响知识图谱的推理可信度；

人工成本高：医疗数据量庞大（单家三甲医院年诊疗数据超10TB），人工逐条核查效率低且易遗漏关键错误。

我们的系统通过AI算法与医疗知识库的深度融合，将“经验驱动”的人工清洗升级为“规则+模型”双驱动的智能清洗，从源头解决医疗知识图谱的“数据污染”问题。
三、核心技术突破：规则引擎+医疗本体库+AI模型的“三位一体”

1. 医疗本体库驱动的语义校验：让数据“说同一种语言”

系统内置医疗标准术语库（如SNOMED CT临床术语、ICD-11疾病分类、LOINC检验指标编码、ATC药物分类），并支持医院自定义术语映射规则（如将本院“心内科”科室名称映射为标准术语“心血管内科”）。通过语义比对技术，自动识别并修正以下问题：

概念不一致：将“MI（心肌梗死）”“急性冠脉综合征”统一映射为标准术语“ST段抬高型心肌梗死（STEMI）”；

关系冲突：若病历记录“患者患有糖尿病”但检验数据中“糖化血红蛋白（HbA1c）＜6.5%”（正常范围），系统标记为“疑似矛盾”，需人工复核；

属性缺失：检查关键字段完整性（如患者记录缺少“出生日期”“性别”等必要属性），并提示补充。
2. 智能规则引擎：覆盖全场景的“错误探测器”

系统内置超200条医疗数据清洗规则（可动态扩展），覆盖格式、逻辑、关联性三大类常见问题：

格式类错误：自动修正日期格式（如“2025/01/01”→“2025-01-01”）、数值单位（如“mg”与“g”换算）、文本大小写（如“CHINA”→“China”）；

逻辑类错误：检测时间轴矛盾（如“手术时间早于入院时间”“末次月经日期晚于分娩日期”）、数值范围异常（如“体温390℃”→标记为错误）、性别与疾病矛盾（如“男性患者诊断为子宫肌瘤”）；

关联性错误：校验患者ID、检查项目、用药记录的关联一致性（如“某患者的CT检查报告未关联对应的检查时间”）。
3. AI模型辅助：复杂问题的“智能推理官”

针对规则引擎难以覆盖的复杂场景（如“患者主诉‘反复头痛’但病历中无相关诊断记录”“检验指标轻微异常但未标注临床意义”），系统通过医疗文本理解模型（基于BERT架构训练）进行语义分析：

隐含信息挖掘：从非结构化文本（如病程记录）中提取关键信息（如“患者长期服用阿司匹林，未提及出血倾向”），补充结构化数据的缺失属性；

异常模式识别：通过机器学习模型学习正常医疗数据的分布规律（如“正常患者的血压值分布区间”），自动标记偏离正常范围的异常记录（如“收缩压＞200mmHg”需重点核查）。
4. 可视化操作与全程追溯：让清洗过程“透明可控”

问题定位与修正：系统以“数据看板”形式展示清洗结果（如图1），按错误类型（格式/逻辑/关联）、严重程度（高/中/低）分类统计，并支持点击具体记录查看原始数据与修正建议（如“原值：‘2025/13/01’→建议修正为：‘2025-01-13’”）；

人工干预接口：对于系统标记的“疑似错误”（如“患者年龄90岁但活动能力记录为‘卧床’”），医生或数据管理员可通过界面直接修改或确认，修改记录自动保存至日志；

全流程追溯：记录每一次数据清洗的操作信息（操作人、时间、修改字段、修改前后值、修改原因），支持导出审计报告，满足《医疗数据安全管理规范》等合规要求。
四、产品功能与用户体验（从“脏数据”到“黄金数据”）

1. 一站式清洗流程：覆盖数据全生命周期

数据接入：支持多种医疗数据源接入（如电子病历系统EMR、检验信息系统LIS、影像归档系统PACS、医学文献数据库），自动解析结构化（表格）、半结构化（XML/JSON）与非结构化（文本）数据；

智能清洗：系统自动运行规则引擎与AI模型，对原始数据进行“扫描-标记-修正”全流程处理（如图2），用户可通过进度条实时查看清洗状态；

结果验证：清洗完成后，生成“数据质量报告”（包含错误总数、修正率、剩余风险点），并支持抽样复核（随机抽取10%数据验证修正准确性）。
2. 灵活配置：适配不同医疗场景需求

自定义规则：医院可根据自身业务特点添加专属规则（如“本院规定糖尿病患者必须记录糖化血红蛋白值，缺失则标记为异常”）；

术语库扩展：支持导入医院内部术语表（如本院科室缩写、特色诊疗项目名称），与标准术语库协同校验；

清洗策略调整：针对不同数据类型（如门诊病历 vs 住院病历）设置差异化清洗强度（如门诊数据侧重格式修正，住院数据侧重逻辑校验）。
3. 与知识图谱构建无缝衔接

清洗后的“干净数据”可直接输入知识图谱构建引擎（如Neo4j、GraphDB），作为高质量三元组（实体-关系-实体）的输入源，显著提升知识图谱的推理准确性与应用价值。例如：

经过清洗的患者病历数据（“患者A-患有-高血压”“患者A-服用-氨氯地平”）可构建精准的药物-疾病关联网络，辅助医生优化用药方案；

修正后的医学文献数据（“某药物-不良反应-肝功能异常”）可完善药物的副作用知识图谱，支持药物警戒系统预警。
五、产品优势总结

精准性：医疗本体库+AI模型双驱动，错误修正率超95%，确保知识图谱的底层数据可靠性；

智能性：覆盖格式、逻辑、关联性的全场景规则引擎，+复杂问题推理模型，解决传统清洗工具的局限性；

易用性：可视化操作界面+点对点问题定位，降低人工审核成本，非技术人员也可快速上手；

合规性：全流程操作日志记录，满足医疗数据安全与审计要求，规避法律风险。



标杆项目




1.上海卫健委算力调度平台

算力资源池搭建与弹性调度：公司搭建的医疗AI算力资源池，具备强大的弹性调度能力，能够弹性调度CPU/GPU算力超2000P。这种大规模的算力调度能力，为全市医院的AI模型训练提供了充足的计算资源支持。

响应速度提升与效率优化：该平台支撑全市医院AI模型训练，响应速度提升60%。显著的响应速度提升，提高了医院的AI模型训练效率，为医疗AI的快速发展提供了有力保障，体现了公司在算力资源管理和调度方面的先进技术。
2.洛阳全民健康AI项目

项目规模与区域覆盖：公司落地的4200万级智慧医疗工程——洛阳全民健康AI项目，构建了区域级医疗数据中台，实现了全市42家基层医疗全覆盖。如此大规模的项目和广泛的区域覆盖，展示了公司在智慧医疗建设方面的综合实力和影响力。

项目交付与未来展望：该项目预估2027年底交付完成，将为洛阳市的基层医疗带来全面的智能化升级，为居民提供更加优质、高效的医疗服务，具有重要的社会意义和广阔的发展前景。






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