系統(tǒng)覆蓋宮頸、甲狀腺、尿液、胸腹水四大核心應用場景，融合了深度學習與圖像識別技術，對液基薄層細胞圖像進行自動分析、病變區(qū)域精準定位與細胞病變智能分級，生成結構化、標準化診斷報告，靈活嵌入現(xiàn)有病理工作流程，顯著提升細胞學診斷的效率。已累計在本院分析超12萬例病理圖像和文本，敏感性≥95%、特異性≥85%，在宮頸篩查、甲狀腺細胞穿刺活檢、尿脫落細胞和可疑胸腹水分析等高頻臨床場景中均表現(xiàn)優(yōu)異，其中宮頸細胞學模塊、甲狀腺細胞學模塊已完成多中心臨床試驗，驗證了其具備初篩與自動篩查能力。

團隊前期開發(fā)了高性能的宮頸癌、甲狀腺癌和膀胱癌等細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個省市的百余家醫(yī)院落地使用。平臺整體架構于圖文，大語言雙模型，使用20萬+宮頸細胞病理圖像以及9萬+宮頸細胞病理圖像文本描述進行訓練。生成式人工智能的應用預期將顯著提升篩查的準確性、效率和普及率，促進篩查的公平性和可及性，推動公眾對宮頸癌篩查的接受度。長期來看，不僅能提升篩查效率，還將推動醫(yī)學研究和創(chuàng)新，最終實現(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)可智能評估指/趾甲罹患甲真菌病的概率，并自動識別圖像中的特征性病變標志，同步輸出各特征的存在概率。模型診斷敏感度達93.02%、特異度78.48%、總體準確率87.50%，與金標準的Kappa一致性系數(shù)達0.729，實現(xiàn)無創(chuàng)化、高精度篩查。應用于臨床診療與健康管理全流程：門診場景中，醫(yī)生結合皮膚鏡圖像上傳云平臺，實時獲取甲真菌病概率診斷及特征量化分析結果，輔助鑒別非特異性甲病癥狀（如甲板渾濁增厚）并制定精準治療方案；需長期隨訪的患者，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用以來，年均服務患者逾千例，臨床確診率穩(wěn)定在50%-80%，顯著減少侵入性檢查需求，推動甲病診療向數(shù)字化、標準化轉型。

系統(tǒng)正實現(xiàn)對5種常見眩暈疾病的輔助診斷，提升診斷效率與準確率。該系統(tǒng)采用引入YOLOv4輕量級模型與TS2Vec骨干網絡用于眼動軌跡提取和體位視頻分析，并整合病史、眼震視頻、體位試驗與聽力檢查等多模態(tài)數(shù)據(jù)，通過Transformer架構進行特征提取與關聯(lián)分析，并構建知識圖譜與深度學習模型實現(xiàn)動態(tài)決策支持，支持對眩暈類型與BPPV分型的精準識別。系統(tǒng)已實現(xiàn)對近2000名眩暈患者的精準輔助診斷，單個病例診斷時間由傳統(tǒng)30分鐘縮短至5分鐘以內，誤診率從40%降低至10%以下，實現(xiàn)確診從平均2-3天縮短至即時，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)療資源與重復治療支出。

平臺包含15萬例重癥病例的知識庫，覆蓋37種急危重診療路徑，服務各類危急病癥患者10萬人次。平臺通過整合生命體征監(jiān)測儀、影像設備、電子病歷等18類醫(yī)療數(shù)據(jù)源，運用深度學習與知識圖譜技術，基于時序神經網絡的膿毒癥預測模型，可提前6-8小時預警感染性休克風險；構建跨模態(tài)特征融合引擎，將影像組學數(shù)據(jù)與生化指標關聯(lián)分析，使ARDS（急性呼吸窘迫綜合征）診斷準確率提升至92.5%。膿毒癥早期識別率從67%提升至89%，誤診率下降41%；機械通氣時間中位數(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，平臺輔助完成437例危重患者分級診療，使醫(yī)護人員日均工作時長減少3.2小時，醫(yī)療差錯發(fā)生率下降54%。

基于醫(yī)學大模型整合多源知識庫（如診療指南、電子病歷），通過自然語言解析和機器學習算法，生成結構化報告并提供精準診斷建議。該功能已累計使用63.3萬次（醫(yī)生端）和22.5萬次（患者端），顯著縮短報告分析時間，減少誤診和漏診風險，助力疾病早期篩查和精準干預。

通過DeepSeek醫(yī)學知識增強AI模型深度整合HIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)（如電子病歷、檢驗報告、影像資料），為醫(yī)生提供實時診斷建議和個性化治療方案推薦。該功能依托多模態(tài)知識推理引擎，動態(tài)更新診療規(guī)范，自動預警藥物沖突和禁忌癥。上線以來，醫(yī)囑開具效率提升10%-20%，有效減少人為差錯，并降低單病例診療成本5%-10%。

系統(tǒng)以深度學習為核心，融合多模態(tài)技術：收集顳骨解剖及耳蝸植入手術視頻，經清洗與自適應標注生成有效幀，基于ResNet50提取高分辨率特征，集成U-Net進行語義分割，結合Transformer編碼器實現(xiàn)動態(tài)位置預測；通過5折交叉驗證與臨床反饋優(yōu)化算法，模型推理時間≤0.015秒，滿足實時需求。覆蓋術前規(guī)劃，術中導航及術后評估流程。在目前應用案例中能夠精準識別術中的關鍵結構，識別準確率超80%，單臺手術時間縮短20%，模型實時響應（≤0.015秒），動態(tài)導航準確率提升30%。術中并發(fā)癥發(fā)生率顯著降低，新手醫(yī)生學習曲線縮短40%，術后處理費用減少15%。

基于術中導航的內鏡下刮治術（NBEE）治療頜骨巨大囊性病變的手術導航應用場景。術前應用手術規(guī)劃軟件（如Mimics或ProPlan CMF）和導航規(guī)劃軟件（AccuNavi-A 2.0）進行圖像分割和導航路徑模擬，實現(xiàn)對頜骨病灶、區(qū)域內神經、埋伏牙等重要結構的精準識別和定位，目標是提高手術精準度，減少并發(fā)癥。現(xiàn)已完成患者80余例，均獲得滿意療效，發(fā)表相關高水平論著2篇，基于該技術開展多中心和單中心前瞻性項目各一項。目前在此基礎上正在開發(fā)基于該技術的混合現(xiàn)實（MR）治療模塊。