某医疗辅助诊断系统
https://pacs.example.com
病灶 0.95
检出病灶
2 处
模型置信度
95%
客户: 某医院
行业: 医疗
服务: AI解决方案
2024.12
项目背景
医院影像科每天产出上千份 CT、MRI 检查，每位医师日均阅片数百张，高强度之下疲劳漏检风险始终存在；年轻医师对少见病灶类型识别经验不足，不同年资医师之间的诊断一致性也有提升空间。医院希望由 AI 承担大批量初筛，让医师把精力集中到疑难病例上。
解决方案
系统以深度学习模型对 CT、MRI 影像自动分割与检测，标注可疑区域并给出初步判断，医师在阅片工作台直接查看高亮参考结果进行复核；所有 AI 结论仅作辅助参考，最终诊断由医师确认，复核结果持续回流用于模型优化，确保医疗安全优先。
实施内容
- 与影像科协作标注构建 10 万级医学影像数据集
- 训练覆盖常见病种的影像分割与检测模型
- 阅片工作台对接院内 PACS 系统，融入现有阅片流程不改变习惯
- 复核反馈持续回流，模型迭代优化
- 急诊影像优先处理通道，24 小时内响应
实施成果
95%
辅助判断准确率
常见病灶初筛参考
3倍
阅片效率提升
大批量初筛时间大幅缩短
10万+
标注影像
高质量训练数据集
24h
急诊响应
急诊影像优先处理
客户评价
难能可贵的是团队始终把「辅助」和「医师最终确认」放在第一位——AI 干初筛的粗活，诊断权在医生手里，阅片质量反而更稳了。
刘主任
某医院影像科主任
深度学习医学影像辅助诊断医疗AI
