成都市爱迦科技有限责任公司
精准及时的医学诊断对改善治疗效果和确保患者安全至关重要，对提高医疗服务质量和优化医疗资源分配具有深远意义。高质量医学数据训练的人工智能模型在增强诊断效率和准确性方面展现出巨大潜力，但医学数据仍存在医生标注不一致、数据分布不均匀等问题。在人工智能与智能医学领域专家章毅教授带领下，爱迦科技通过近30年对人工智能技术的研究探索，与全国多家医院合作，成功构建了多模态高质量医疗数据集。这一成果为临床研究和智能诊断提供了良好数据基础，显著增强了智能医学模型的可靠性，助力医生实现高效且准确的疾病诊疗。
一是致力于高质量临床医学数据的汇聚与整合。爱迦科技充分发挥了产学研一体化的优势，组建了一支兼具医疗业务理解和人工智能技术专长的专业团队，通过与医生的长期深入合作，形成了应用驱动业务发展、丰富数据积累、促进科学研究和应用升级的良性循环，实现了高质量临床医学数据的安全脱敏接入。截至目前，我们已经与全国多家医疗机构建立了合作关系，累积收集了超过一百万例涉及多种疾病的多模态医疗数据。
二是专业医生的协同，多级交叉标注，提升数据质量。多模态医学影像数据集源自于全国范围内的实际临床病例，由专业医生与智能模型进行多层级交叉标注，确保标注的一致性和精确性。目前，数据标注的准确率已达到95%以上，为人工智能模型的训练与优化提供了可靠基础。
图1 医生与模型参与数据标注过程
三是运用自主开发的智能医学模型，实现多种疾病的高效精准诊断。基于国家科技部的重大专项科研成果，自主研发并构建了以神经记忆微分方程（nmODE）为核心的智能算法模型。目前，利用此模型将多模态医疗数据集成功应用于肿瘤患者的放疗计划智能设计、乳腺超声检查与评估以及心理健康状况的智能识别等多个场景，极大地提升了医疗诊断的效率和质量。
图2 数据的临床应用流程
一是自主设计和开发了智能数据交互工具，可深度理解并转换大量非结构化和多模态数据，形成一套数据存储标准，实现数据结构化提取以及多类型数据的统一管理与智能检索。二是提供基于自主可控大模型的多样化智能应用，包括临床辅助决策、科研数据支持、医疗报告自动生成等，可为医院的数字化和智能化转型提供强有力的支持。
一是加快诊断效率。通过对大量医学数据的整合和分析，开发的人工智能医学模型能够辅助医生更快速地进行诊断决策，从而将诊断时间平均缩短了30%，极大提高了医疗服务的效率。
二是提升诊断准确度。基于高质量数据集训练出的模型能够显著提升诊断准确性达15-20%，进而医生可为患者提供更加精准的治疗方案，降低了误诊、漏诊的可能性。
三是降低医疗成本。此数据集成果的应用可优化诊疗流程、帮助医院更加科学的进行人员配置，每年可为合作医院节约超过500万元的成本开支，增强医院综合竞争能力。
当前医疗体制面临资源分布不均、医生负担重、诊断误差等问题，尤其在基层医疗机构尤为突出。爱迦科技通过高质量的多模态医疗数据集构建与智能模型的研发应用，减轻了医生的工作压力，通过精准诊断缩短了患者的等待时间，降低了误诊率，促进了医疗资源的有效利用，助于推动优质医疗资源下沉至基层，缓解地域间医疗水平差异，为实现医疗行业提质增效、全民健康覆盖贡献了力量。
