医疗知识图谱与文献挖掘 (Medical RAG Agent)
构建大规模医学知识图谱，结合检索增强生成（RAG）技术，打造可溯源、高可信的医学智能问答、临床证据检索与文献知识发现系统。
了解详情医学影像与多模态感知 (Medical Vision Agent)
医学诊疗智能体 · 专业、专注，一站式服务
所属大类
医学诊疗智能体
服务概览
融合深度学习影像识别、多模态信息（影像+文本+结构化数据）联合推理，实现病灶检测、器官分割、影像报告生成与疾病预后预测的端到端医学视觉智能解决方案。
服务说明
服务定位
医学影像是临床诊断的"眼睛"，而放射科医生负荷持续上升。Medical Vision Agent 以 Transformer 为基础架构，结合领域特化微调，在 CT/MRI/病理切片等场景实现超过初级医生的识别能力，同时将影像信息与病历文本、检验数据联合推理，支持更高维度的临床判断。
核心应用场景
- CT 影像分析：肺结节检测与 Lung-RADS 分级、肺实质分割与体积量化；肝脏/肾脏/脾脏器官分割与密度分析；骨折/压缩性骨折自动识别。
- MRI 分析：脑肿瘤分割（BraTS 标准，GBM/LGG 分级）；椎间盘退变分级（腰椎 MRI Pfirrmann 分级自动化）；前列腺癌 PI-RADS 评分辅助。
- 病理切片（WSI）分析：H&E 切片肿瘤区域识别、细胞核计数与有丝分裂指数检测、IHC 免疫组化定量（Ki-67、PD-L1 TPS 评分）、数字病理空间转录组关联分析。
- 多模态联合推理：影像特征 + 基因组数据（影像组学 radiomics + 基因组学 genomics = radiogenomics）预测肿瘤分子亚型；影像 + 临床文本联合生成结构化诊断报告草稿。
- 预后预测模型：基于多时间点影像动态变化预测治疗响应（如 RECIST 评估自动化）、患者生存期预测。
合规与质量
模型开发遵循 CLAIM/TRIPOD-AI 报告规范，所有算法经过多中心数据集独立验证，提供模型卡（Model Card）和性能评估报告。
服务特色
- CT/MRI/病理 WSI 多模态影像分析
- 脑肿瘤 BraTS 分割 + 前列腺 PI-RADS 评分
- PD-L1 TPS/Ki-67 IHC 精准定量
- Radiogenomics 影像+基因组联合预测
- RECIST 治疗响应自动评估
服务流程图
STEP 1
1. 影像数据质量评估（分辨率/层厚/标注现状）
STEP 2
2. 场景确认与模型选择（成品模型/定制微调）
STEP 3
3. 数据脱敏与预处理
STEP 4
4. 模型训练/微调与内部验证
STEP 5
5. 临床场景试运行与放射科/病理科反馈
STEP 6
6. 正式部署（PACS 系统对接/独立工作站）
STEP 7
7. 持续性能监控与模型漂移预警