系統(tǒng)覆蓋宮頸、甲狀腺、尿液、胸腹水四大核心應(yīng)用場(chǎng)景，融合了深度學(xué)習(xí)與圖像識(shí)別技術(shù)，對(duì)液基薄層細(xì)胞圖像進(jìn)行自動(dòng)分析、病變區(qū)域精準(zhǔn)定位與細(xì)胞病變智能分級(jí)，生成結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化診斷報(bào)告，靈活嵌入現(xiàn)有病理工作流程，顯著提升細(xì)胞學(xué)診斷的效率。已累計(jì)在本院分析超12萬(wàn)例病理圖像和文本，敏感性≥95%、特異性≥85%，在宮頸篩查、甲狀腺細(xì)胞穿刺活檢、尿脫落細(xì)胞和可疑胸腹水分析等高頻臨床場(chǎng)景中均表現(xiàn)優(yōu)異，其中宮頸細(xì)胞學(xué)模塊、甲狀腺細(xì)胞學(xué)模塊已完成多中心臨床試驗(yàn)，驗(yàn)證了其具備初篩與自動(dòng)篩查能力。

團(tuán)隊(duì)前期開(kāi)發(fā)了高性能的宮頸癌、甲狀腺癌和膀胱癌等細(xì)胞病理輔助診斷系統(tǒng)，其中宮頸癌篩查系統(tǒng)能幫助克服限制宮頸癌篩查工作中的重重因素，并顯著提高病理醫(yī)生的診斷水平與工作效率。研究成果已在《Lancet Digital Health》、《Nature Communications》、《EClinicalMedicine》等高影響力期刊上發(fā)表，并在18個(gè)省市的百余家醫(yī)院落地使用。平臺(tái)整體架構(gòu)于圖文，大語(yǔ)言雙模型，使用20萬(wàn)+宮頸細(xì)胞病理圖像以及9萬(wàn)+宮頸細(xì)胞病理圖像文本描述進(jìn)行訓(xùn)練。生成式人工智能的應(yīng)用預(yù)期將顯著提升篩查的準(zhǔn)確性、效率和普及率，促進(jìn)篩查的公平性和可及性，推動(dòng)公眾對(duì)宮頸癌篩查的接受度。長(zhǎng)期來(lái)看，不僅能提升篩查效率，還將推動(dòng)醫(yī)學(xué)研究和創(chuàng)新，最終實(shí)現(xiàn)宮頸癌的早期發(fā)現(xiàn)、早治療，降低發(fā)病率和死亡率。

系統(tǒng)可智能評(píng)估指/趾甲罹患甲真菌病的概率，并自動(dòng)識(shí)別圖像中的特征性病變標(biāo)志，同步輸出各特征的存在概率。模型診斷敏感度達(dá)93.02%、特異度78.48%、總體準(zhǔn)確率87.50%，與金標(biāo)準(zhǔn)的Kappa一致性系數(shù)達(dá)0.729，實(shí)現(xiàn)無(wú)創(chuàng)化、高精度篩查。應(yīng)用于臨床診療與健康管理全流程：門(mén)診場(chǎng)景中，醫(yī)生結(jié)合皮膚鏡圖像上傳云平臺(tái)，實(shí)時(shí)獲取甲真菌病概率診斷及特征量化分析結(jié)果，輔助鑒別非特異性甲病癥狀（如甲板渾濁增厚）并制定精準(zhǔn)治療方案；需長(zhǎng)期隨訪的患者，系統(tǒng)支持自主上傳治療期的甲部影像，優(yōu)化抗真菌療程管理。自2023年在本院皮膚科落地應(yīng)用以來(lái)，年均服務(wù)患者逾千例，臨床確診率穩(wěn)定在50%-80%，顯著減少侵入性檢查需求，推動(dòng)甲病診療向數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)型。

系統(tǒng)正實(shí)現(xiàn)對(duì)5種常見(jiàn)眩暈疾病的輔助診斷，提升診斷效率與準(zhǔn)確率。該系統(tǒng)采用引入YOLOv4輕量級(jí)模型與TS2Vec骨干網(wǎng)絡(luò)用于眼動(dòng)軌跡提取和體位視頻分析，并整合病史、眼震視頻、體位試驗(yàn)與聽(tīng)力檢查等多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過(guò)Transformer架構(gòu)進(jìn)行特征提取與關(guān)聯(lián)分析，并構(gòu)建知識(shí)圖譜與深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)決策支持，支持對(duì)眩暈類(lèi)型與BPPV分型的精準(zhǔn)識(shí)別。系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)對(duì)近2000名眩暈患者的精準(zhǔn)輔助診斷，單個(gè)病例診斷時(shí)間由傳統(tǒng)30分鐘縮短至5分鐘以內(nèi)，誤診率從40%降低至10%以下，實(shí)現(xiàn)確診從平均2-3天縮短至即時(shí)，患者不必要的CT/MRI檢查率下降30%，顯著提升了眩暈疾病的診斷效率與準(zhǔn)確率。單例診斷成本降低約50%，有效節(jié)約醫(yī)療資源與重復(fù)治療支出。

平臺(tái)包含15萬(wàn)例重癥病例的知識(shí)庫(kù)，覆蓋37種急危重診療路徑，服務(wù)各類(lèi)危急病癥患者10萬(wàn)人次。平臺(tái)通過(guò)整合生命體征監(jiān)測(cè)儀、影像設(shè)備、電子病歷等18類(lèi)醫(yī)療數(shù)據(jù)源，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜技術(shù)，基于時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的膿毒癥預(yù)測(cè)模型，可提前6-8小時(shí)預(yù)警感染性休克風(fēng)險(xiǎn)；構(gòu)建跨模態(tài)特征融合引擎，將影像組學(xué)數(shù)據(jù)與生化指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析，使ARDS（急性呼吸窘迫綜合征）診斷準(zhǔn)確率提升至92.5%。膿毒癥早期識(shí)別率從67%提升至89%，誤診率下降41%；機(jī)械通氣時(shí)間中位數(shù)縮短1.8天；ICU平均住院日減少2.3天。2023年甲流重癥高峰期間，平臺(tái)輔助完成437例危重患者分級(jí)診療，使醫(yī)護(hù)人員日均工作時(shí)長(zhǎng)減少3.2小時(shí)，醫(yī)療差錯(cuò)發(fā)生率下降54%。

基于醫(yī)學(xué)大模型整合多源知識(shí)庫(kù)（如診療指南、電子病歷），通過(guò)自然語(yǔ)言解析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，生成結(jié)構(gòu)化報(bào)告并提供精準(zhǔn)診斷建議。該功能已累計(jì)使用63.3萬(wàn)次（醫(yī)生端）和22.5萬(wàn)次（患者端），顯著縮短報(bào)告分析時(shí)間，減少誤診和漏診風(fēng)險(xiǎn)，助力疾病早期篩查和精準(zhǔn)干預(yù)。

通過(guò)DeepSeek醫(yī)學(xué)知識(shí)增強(qiáng)AI模型深度整合HIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)（如電子病歷、檢驗(yàn)報(bào)告、影像資料），為醫(yī)生提供實(shí)時(shí)診斷建議和個(gè)性化治療方案推薦。該功能依托多模態(tài)知識(shí)推理引擎，動(dòng)態(tài)更新診療規(guī)范，自動(dòng)預(yù)警藥物沖突和禁忌癥。上線以來(lái)，醫(yī)囑開(kāi)具效率提升10%-20%，有效減少人為差錯(cuò)，并降低單病例診療成本5%-10%。

系統(tǒng)以深度學(xué)習(xí)為核心，融合多模態(tài)技術(shù)：收集顳骨解剖及耳蝸植入手術(shù)視頻，經(jīng)清洗與自適應(yīng)標(biāo)注生成有效幀，基于ResNet50提取高分辨率特征，集成U-Net進(jìn)行語(yǔ)義分割，結(jié)合Transformer編碼器實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)位置預(yù)測(cè)；通過(guò)5折交叉驗(yàn)證與臨床反饋優(yōu)化算法，模型推理時(shí)間≤0.015秒，滿足實(shí)時(shí)需求。覆蓋術(shù)前規(guī)劃，術(shù)中導(dǎo)航及術(shù)后評(píng)估流程。在目前應(yīng)用案例中能夠精準(zhǔn)識(shí)別術(shù)中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，識(shí)別準(zhǔn)確率超80%，單臺(tái)手術(shù)時(shí)間縮短20%，模型實(shí)時(shí)響應(yīng)（≤0.015秒），動(dòng)態(tài)導(dǎo)航準(zhǔn)確率提升30%。術(shù)中并發(fā)癥發(fā)生率顯著降低，新手醫(yī)生學(xué)習(xí)曲線縮短40%，術(shù)后處理費(fèi)用減少15%。

基于術(shù)中導(dǎo)航的內(nèi)鏡下刮治術(shù)（NBEE）治療頜骨巨大囊性病變的手術(shù)導(dǎo)航應(yīng)用場(chǎng)景。術(shù)前應(yīng)用手術(shù)規(guī)劃軟件（如Mimics或ProPlan CMF）和導(dǎo)航規(guī)劃軟件（AccuNavi-A 2.0）進(jìn)行圖像分割和導(dǎo)航路徑模擬，實(shí)現(xiàn)對(duì)頜骨病灶、區(qū)域內(nèi)神經(jīng)、埋伏牙等重要結(jié)構(gòu)的精準(zhǔn)識(shí)別和定位，目標(biāo)是提高手術(shù)精準(zhǔn)度，減少并發(fā)癥?，F(xiàn)已完成患者80余例，均獲得滿意療效，發(fā)表相關(guān)高水平論著2篇，基于該技術(shù)開(kāi)展多中心和單中心前瞻性項(xiàng)目各一項(xiàng)。目前在此基礎(chǔ)上正在開(kāi)發(fā)基于該技術(shù)的混合現(xiàn)實(shí)（MR）治療模塊。