多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)研發(fā)
1.痛點問題
在臨床醫(yī)學實踐過程中,會產(chǎn)生醫(yī)學圖像、電子病歷、生命組學等多種類型的醫(yī)學數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)能夠從不同角度對患者的病情進行刻畫。因此實現(xiàn)多模態(tài)臨床醫(yī)學數(shù)據(jù)的自動化和智能化分析,有利于推動國家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,助力“健康中國”戰(zhàn)略的實施。
我國不同地區(qū)醫(yī)療水平差異較大,醫(yī)療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫(yī)師缺口,供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫(yī)生工作負擔加重,患者等待檢查結果周期變長等諸多問題。在當前情況下,短期內無法通過培養(yǎng)更多的新醫(yī)生來緩解醫(yī)療資源供需緊張的問題。
為緩解上述問題,目前已有企業(yè)推出了基于人工智能的輔助診療產(chǎn)品,但這些產(chǎn)品大都針對單一模態(tài)的醫(yī)學數(shù)據(jù),無法從整體的視角進行輔助診斷和決策,輔助診斷的準確性仍有較大的提升空間。
基于以上痛點問題和產(chǎn)業(yè)機遇,我們希望通過技術創(chuàng)新,研發(fā)出一套有效的多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng),應用“多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)+人工智能”的技術模式,緩解當前醫(yī)療資源供需緊張的社會問題。
2.解決方案
本項目旨在研發(fā)對多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)進行有效整合分析的人工智能方法。處理的數(shù)據(jù)類型包括:患者的醫(yī)學圖像、電子病歷、生命組學等多種模態(tài)的醫(yī)學數(shù)據(jù)。針對醫(yī)學圖像數(shù)據(jù),構建目標檢測與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法;針對電子病歷數(shù)據(jù),構建分詞、醫(yī)學實體識別和標準化算法;針對生命組學數(shù)據(jù),研究基因突變致病性預測的深度學習算法。上述多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析技術為基礎,研發(fā)多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)智能分析的系列軟件產(chǎn)品,為醫(yī)院提供人工智能輔助診斷等應用產(chǎn)品。
3.合作需求
尋求與醫(yī)療機構、醫(yī)療設備耗材企業(yè)、遠程病理運營企業(yè)開展相應的合作。
清華大學
2022-10-09