场景:腹主动脉瘤术前规划中血管结构勾画。
方法:基于 3D U-Net / nnU-Net,构建 CT 血管自动分割流水线。
产出:体素级血管掩膜、DICOM 标注文件、可视化对照图,作为医生阅片的参考。
以上指标来自内部测试集示例,实际项目以合作为准。
场景:麻醉科术前评估产时发热风险。
方法:整合围产期生命体征、检验与用药记录,构建 XGBoost 与深度学习融合模型。
产出:风险评分与阈值化提示,作为麻醉医生术前评估的参考信息。
以上指标来自合作医院回顾性数据集示例。
场景:减轻住院医师病历文书负担。
方法:基于开源大模型 + LoRA 微调 + 院内 RAG。
产出:病历草稿生成与字段补全建议;由医生确认后再写入电子病历系统,不替代医生书写。
评测集为内部构造;最终输出需医生逐条确认。
场景:支撑院内多中心回顾性研究的数据底座。
方法:完成 HIS / LIS / PACS 多源字段映射、术语标准化、质控规则配置与权限分级。
产出:标准化数据集、字段映射表、ETL 运维文档。
以上为某合作医院实施范围内的示例规模。
场景:为放射科医生提供结节分析的研究参考。
方法:基于 CT 影像组学特征 + 临床变量,构建联合预测模型。
产出:结节良恶性概率、影像组学特征报告、可解释性热力图,供医生阅片时参考。
模型输出不替代临床诊断,最终结论以放射科医生为准。
场景:为合作方青年基金标书提供方法学与图表素材。
方法:协助设计研究方案、影像组学特征管线与统计策略,完成预实验分析与图表绘制。
产出:研究方案文档、预实验数据图表、标书配图素材、影像组学代码模板。
本统计范围限于我方提供方法学支持的合作方项目,不含其他类型合作。
先聊 30 分钟,让我们了解您的目标,再判断是否适合合作。