Capabilities

医学影像AI

服务概述

医学影像AI是思陌的核心业务方向之一。我们基于深度学习技术，为医疗机构开发覆盖CT、MRI、X光、病理等多模态影像的智能分析系统，实现病灶自动检测、量化分析和结构化报告生成，辅助影像科和临床科室医生提升诊断效率和准确率。

核心能力

1. 多模态影像分析

• CT影像：肺结节检测、骨折识别、颅内出血筛查、血管钙化分析
• MRI影像：脑结构分割、肿瘤边界勾画、关节病变分析
• X光/DR：胸部常见病变筛查、骨龄评估、脊柱侧弯测量
• 病理影像：细胞分类计数、组织区域分割、肿瘤分级辅助

2. 病灶智能检测

• 基于深度学习的目标检测和语义分割模型
• 病灶自动定位、轮廓勾画和关键径线测量
• 多期相对比分析（增强前后对比、随访前后对比）
• 钙化、结节、肿块等多类型病灶同步识别

3. 量化分析引擎

• 病灶体积、密度、形态特征等几十项量化指标自动计算
• 肿瘤RECIST 1.1标准自动评估（靶病灶径线测量和疗效评价）
• 多时点随访影像自动配准和变化对比
• 器官容积、脂肪/肌肉面积等体成分分析

4. 结构化报告生成

• 基于影像分析结果自动生成结构化报告初稿
• 关键影像自动截图并嵌入报告
• 支持ACR BI-RADS、Lung-RADS、LI-RADS等标准报告模板
• 医生审核修改后即可签发

交付流程

1. 需求调研：明确影像类型、病灶类型和临床工作流
2. 数据准备：协助进行影像数据脱敏、标注和质量控制
3. 模型开发：基于大规模预训练模型进行领域微调
4. 系统集成：对接医院PACS系统，嵌入影像科工作站
5. 验证上线：回顾性验证+前瞻性试点+正式部署

技术优势

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医疗AI科研服务

服务概述

医学科研正迎来AI驱动的范式变革。思陌医疗AI科研服务专为医学研究人员和临床团队打造，将前沿AI技术与医学科研流程深度融合，提供从数据分析、AI建模到论文撰写和临床试验智能化的一站式服务，显著提升科研效率和成果质量。

核心能力

1. 医学数据分析

• 支持多类型医学数据的统计分析与可视化（临床数据、组学数据、影像特征等）
• 智能选择统计方法（t检验/卡方/方差分析/回归/生存分析等）并给出选择依据
• 自动生成符合期刊要求的统计表格和图表
• 统计结果的口语化解读，降低非统计背景研究者的理解门槛

2. AI建模服务

• 基于研究问题定制机器学习/深度学习模型（分类、回归、聚类、预测等）
• 医学影像AI模型开发（分类、分割、检测、配准）
• 自然语言处理模型（病历文本挖掘、文献知识抽取）
• 模型性能评估、可解释性分析和临床验证方案设计

3. 论文辅助

• 结构化论文大纲生成，覆盖IMRaD框架
• 智能文献综述：自动检索、分类和总结相关研究
• 学术写作优化：语法校对、风格润色、逻辑连贯性检查
• 参考文献格式自动转换（支持APA/Vancouver/GB等多种格式）
• 目标期刊匹配推荐和投稿策略建议

4. 临床试验智能化

• 受试者智能筛选：基于电子病历批量匹配入排标准
• 样本量计算和随机分组方案生成
• 数据采集自动化与质量控制
• 符合CONSORT/STROBE/PRISMA等国际规范的报告辅助

合作流程

1. 需求诊断：了解团队的研究方向、技术瓶颈和产出目标
2. 方案制定：制���定制化的AI科研服务方案和技术路线
3. 实施交付：数据分析、模型开发、论文辅助分阶段交付
4. 成果转化：支持论文投稿、课题申报和成果落地

技术优势

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医疗数据治理

服务概述

高质量数据是医疗AI落地的基石。思陌提供专业的医疗数据治理服务，帮助医疗机构将分散在HIS、EMR、PACS、LIS等系统中的多源异构数据，转化为结构化、标准化、可计算的高质量数据集，为AI应用开发和临床科研提供坚实的数据基础。

核心能力

1. 多源数据融合

• 打通HIS、EMR、PACS、LIS等系统数据孤岛
• 以患者为中心构建统一数据视图（就诊记录→检查检验→处方→随访全链路）
• 异构数据格式转换与标准化（HL7/FHIR/DICOM等标准适配）
• 历史数据迁移与归档管理

2. 数据结构化

• 非结构化病历文本的智能结构化提取（主诉、现病史、既往史等）
• 检查报告关键指标自动抽取和单位标准化
• 影像报告文本与DICOM标签的结构化关联
• 随访数据的结构化录入和质控

3. 专病数据库建设

• 按学科定制专病数据模型（心内、神内、肿瘤、骨科等）
• 纳排标准自动化筛选和历史病例批量入组
• 数据质量自动核查（完整性、一致性、时效性、准确性）
• 支持多中心数据标准化和联合分析

4. 医学知识图谱

• 基于权威医学知识库构建疾病-症状-检查-药物关系图谱
• 实体识别和关系抽取自动化
• 知识图谱持续更新和版本管理
• 支持可视化查询和图分析

交付流程

1. 数据盘点：全面梳理现有系统、数据类型和数据质量
2. 模型设计：定制数据模型和标准化方案
3. 治理实施：数据清洗、结构化、融合和质量核查
4. 平台交付：部署数据管理平台，培训使用人员
5. 持续运维：数据质量监控和定期优化

技术优势

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持续技术支撑

服务概述

AI系统的价值在于持续进化。思陌为所有交付的AI产品提供全生命周期技术支撑服务，涵盖性能监控、模型迭代、知识库更新和安全维护，确保系统持续稳定运行并不断提升效能。

核心能力

1. 性能监控体系

• 实时系统运行状态监控（响应延迟、吞吐量、错误率）
• 模型效果指标持续追踪（准确率、召回率、F1值等）
• 自定义监控看板，支持科室/院级多维度数据展示
• 异常自动告警（短信/邮件/微信多渠道通知）

2. 模型迭代升级

• 基于新数据和反馈的模型增量训练与版本迭代
• 最新预训练模型的适配和迁移
• A/B测试框架支持新旧版本效果对比
• 灰度发布机制，平滑升级零停机

3. 知识库更新

• 医学知识库定期更新（诊疗指南、药物信息、文献证据）
• 院内数据的持续学习和知识沉淀
• 知识冲突检测和人工审核机制
• 知识版本管理和回滚能力

4. 技术服务保障

• 7×24小时技术支持热线
• 远程诊断和问题排查
• 季度系统巡检和健康评估报告
• 年度技术升级方案制定

服务方案

技术优势

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智能诊疗系统

服务概述

智能诊疗系统是连接医学知识和临床实践的核心AI应用。我们将前沿大模型技术与诊疗指南、药物知识库和真实临床数据深度融合，帮助医疗机构构建智能辅助诊断、治疗方案推荐和临床路径管理系统，让每一位临床医生都能获得可靠的AI辅助决策能力。

核心能力

1. 辅助诊断引擎

• 融合多源临床数据，基于医学知识图谱进行鉴别诊断推理
• 推荐进一步检查方案，标注每项检查的临床意义和循证依据
• 罕见病筛查辅助，缩小鉴别诊断范围
• 与医院HIS/EMR实时对接，无缝嵌入医生工作站

2. 治疗方案推荐

• 基于最新诊疗指南和药物知识库，推荐个体化治疗方案
• 自动标注推荐方案的证据等级（I类/IIa类/IIb类/III类）
• 实时药物相互作用检查、剂量调整建议和过敏禁忌提醒
• 治疗方案的风险-获益量化对比

3. 临床路径管理

• 临床路径数字化，各诊疗节点自动触发智能提示
• 异常指标预警：检验结果偏离预期时主动告警
• 关键节点强制确认（手术核查、危急值处置等）
• 路径变异分析与质量指标可视化监控

4. 知识持续更新

• 自动追踪国内外最新诊疗指南更新，推送关键变更
• 院内诊疗质量回顾性分析与改进建议
• 疑难病例循证讨论支持

典型应用

某三级医院在内分泌科部署智能诊疗系统，整合ADA、CDS等国际糖尿病诊疗指南和科室2万份电子病历数据。系统实时分析门诊患者数据，辅助诊疗方案优化。部署6个月后，科室血糖达标率从62%提升至78%。

私有化安全部署

服务概述

医疗数据安全是不可逾越的红线。思陌为所有AI产品和科研服务提供完整的私有化部署方案，确保医疗数据全程不出医院网络边界，同时满足等保2.0和数据安全法规要求，让医疗机构安心使用AI技术。

核心能力

1. 灵活部署方案

• 本地服务器部署：支持GPU服务器单机/集群部署
• 私有云部署：适配主流通用计算和信创云平台
• 混合部署：核心数据本地处理，非敏感模块云端协同
• 容器化交付：基于Docker/K8s标准化部署，快速上线

2. 五层安全防护

• 网络安全层：专网隔离、防火墙策略、VPN安全通道
• 数据安全层：传输加密（TLS 1.3）、存储加密（AES-256）、数据脱敏
• 应用安全层：身份认证（LDAP/AD集成）、细粒度权限控制、操作审计日志
• 访问控制层：基于角色的访问控制（RBAC）、多因素认证（MFA）
• 监控审计层：实时安全监控、异常行为检测、合规审计报告

3. 等保合规支持

• 等保2.0三级技术要求对标实施
• 安全管理制度和操作规程编制指导
• 等保测评配合和整改支持
• 年度安全巡检和风险评估

4. 数据主权保障

• 所有数据100%存储在院内，上传下载全程可控
• 模型训练数据不出院，支持院内增量训练
• 数据生命周期管理：采集→存储→使用→归档→销毁
• 患者隐私保护：符合《个人信息保护法》和《数据安全法》

安全承诺

• 数据不出院：所有计算和存储均在院内完成
• 等保合规：协助完成等保测评和备案
• 安全审计：提供完整的操作日志和安全审计报告
• 应急预案：安全事件4小时内响应

技术优势

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