近日，東華醫為科技有限公司基于在醫療信息化領域的技術積累，結合大數據與人工智能技術，正式推出影像大數據智能科研平臺。該平臺為科研人員提供一站式科研解決方案，集成機器學習、深度學習等前沿技術工具，涵蓋影像臨床數據管理、數據標注審核、影像組學分析、智能建模分析及科研報告生成等科研流程功能，助力醫學影像研究實現智能化升級。
在醫學人工智能飛速發展的今天，如何高效整合海量影像數據、提升科研效率、加速成果轉化，成為醫療機構與科研團隊的一大訴求。為了滿足行業訴求和解決醫療科研難點堵點，東華醫為推出影像大數據智能科研平臺。該平臺深度融合數據治理、AI技術與臨床需求，打造覆蓋科研鏈路的三大核心能力，助力醫療機構、科研團隊及企業實現高效創新與臨床轉化。產品主要亮點有：一是流程數智化閉環。平臺覆蓋“數據管理-標注-分析-建模-報告”流程，支持影像組學與深度學習雙引擎驅動，實現從原始數據到科研成果的銜接轉化。通過智能標注工具和AI預標注技術，顯著提升標注效率，同時支持多級審核流程與標注結果一致性校驗，確保數據質量；二是多模態數據深度融合。平臺兼容CT、MRI、DR、超聲、PET等主流醫學影像模態，支持影像數據與臨床文本的跨維度關聯分析，為腫瘤檢測、器官分割、疾病分型等研究提供數據支持；三是低門檻科研工具。提供零代碼建模功能，內置Logistic回歸、決策樹、SVM、XGBoost等機器學習算法，以及U-Net分割網絡、ResNet分類模型等深度學習框架，科研人員無需編程即可完成模型訓練與調優。
東華醫為影像大數據智能科研平臺圍繞醫學影像科研流程，構建六大核心功能模塊，覆蓋數據管理、標注質控、智能分析鏈路，助力形成端到端的科研支撐體系。平臺主要功能有：一是影像數據中心功能。該功能是平臺多模態數據管理基座。支持CT、MRI、DX、DR、PET、US等醫學影像數據的統一上傳、解析與分布式存儲；提供數據脫敏、在線閱片功能，并支持接入AI模型實現腫瘤自動分割，加速標注進度；二是課題項目管理功能。該功能是平臺科研流程協同中樞?？梢怨芾砜蒲姓n題，分配標注任務，監控項目進度；同時支持成員權限管理、標注任務搶標功能，實時監控標注進度；三是字段標簽配置功能。該功能是平臺標準化數據治理工具。支持字段標簽自定義設計，提供常用表單組件及模板（如單選、多選、數值輸入）；可以減少人為因素干擾，確保數據標準化；四是流程自定義功能。該功能是平臺靈活標注流水線。可以通過拖拽方式配置單標、一標一核、二標一核、多標多核等標注模式；支持標注流程與審核流程自定義，適配不同研究需求;五是影像標注與審核功能。該功能是數據生產與質控核心。支持多病灶標注，增加樣本量；提供基于通用模型的交互式標注工具，自動識別病灶區域生成標注結果。支持標注結果審核、多人標注對比，自動計算圖像重疊率（如Dice系數）;六是科研分析功能。該功能是平臺智能研究核心驅動引擎。影像組學平臺子模塊提供1300+特征提取，支持特征篩選、臨床與影像數據融合、零代碼建模（Logistic回歸、決策樹、SVM、XGBoost等）。支持5折交叉驗證，通過ROC曲線、準確率、精確率評估模型 。深度學習平臺子模塊基于U-Net實現病灶像素級分割，基于ResNet系列模型實現分類分析。支持模型訓練可視化與調優；科研報告生成子模塊提供從數據收集、預處理、數據標注、建模分析，再到自動化生成科研報告的流程服務。用戶可以快速獲得詳盡的分析報告，多個模型結果對比，極大提高了科研工作效率，促進科研成果轉化。
東華醫為影像大數據智能科研平臺可以覆蓋醫學影像科研典型應用場景。主要包括：一是腫瘤精準診斷與分型。基于MRI影像的腦膠質瘤高級別與低級別分類研究，通過影像組學特征提取與機器學習建模，輔助醫生制定個體化治療方案；二是器官分割與病灶檢測。支持肝臟、肺部等器官的自動分割，以及肺結節、乳腺癌病灶的檢測與量化分析，提升影像診斷效率；三是基層醫療能力提升。通過AI模型部署與遠程協作，賦能基層醫療機構實現影像報告快速生成與疑難病例會診，縮小診療水平差距。四是多中心聯合科研。支持跨醫院數據安全共享與協同標注，助力醫聯體、科研聯盟高效開展大規模臨床研究。
未來，東華醫為影像大數據智能科研平臺將持續優化功能模塊，通過智能化的數據管理工具和臨床導向的AI分析能力，推動醫學影像科研智能化升級，幫助醫生和研究者提升工作效率。平臺將進一步助力完善醫療數據安全與標準化體系，促進醫療機構、科研單位與產業伙伴的協作交流，通過技術創新助力基層診療水平提升。同時，該平臺將積極響應"健康中國"戰略，通過技術創新為醫療行業發展提供支持，助力推動優質醫療資源普惠共享。
