全国首个基于openAI 4.0模型的肺部影像诊断辅助系统进入测试阶段

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2025年4月,由宁夏大学生科创团队——肺语智析科创团队打造的创新项目“肺语智析”系统正式发布。作为一款专注于肺部疾病智能识别的医学影像辅助诊断系统,“肺语智析”全国首次融合openAI 4.0模型算法与临床需求,致力于为基层医疗提供便捷、高效的肺部筛查解决方案。

图1 项目团队构建的网站运行页面

该系统通过深度学习模型精准识别肺结节、气胸等多种病灶,并可自动生成标准化诊断报告,显著提升基层医疗机构在肺部疾病早筛与常规体检中的诊断效率。作为基层智慧医疗建设的创新样本,“肺语智析”正成为“健康中国2030”战略在基层实践的重要推动力。

系统特色:

1. AI赋能诊断,提升基层效率

“肺影智析”基于海量肺部CT影像数据训练,深度融合AI识别算法,能够准确识别肺结节、气胸、炎症等多种常见病灶。在临床场景中,系统不仅适用于日常健康体检,也具备初筛、复查与慢病随访等多种功能,特别适合影像科资源紧张的基层卫生机构,切实缓解“看片难、诊断慢”的问题。

图2 项目建立的CT影像数据库

系统采用图像分割、特征提取与多模态分析三大技术路径,通过精准定位病灶区域并给出病灶大小、密度、形态等特征参数,使医生能快速、准确获取重点信息,提升初诊判断效率,推动实现基层早筛早诊的常态化。

2. 报告标准化生成,兼容性强部署灵活

该系统支持自动生成结构化、规范化的诊断报告,涵盖病变描述、建议处理方案等内容,极大减轻医生书写负担,同时提升医疗文书质量。报告语言符合临床通用标准,便于远程会诊、上级审核及病历归档管理。

图3 自动化生成诊断报告

此外,“肺影智析”系统具备高度适配性,支持部署于本地服务器、PACS系统或云端平台,适配多种网络及硬件环境,确保在农村卫生院、社区卫生服务中心等基层机构中快速上线使用。系统界面简洁、操作便捷,普通基层医生通过简单培训即可熟练使用,真正实现“易用、实用、可持续”。

3. 自学习优化机制,算法不断进化

系统内置模型自学习机制,支持持续迭代优化。每接入一例真实病例,系统将自动进行学习与参数微调,使得诊断精度随着使用量的增长不断提升。平台还计划接入更多疾病类型与复杂病变,提高覆盖率,最终构建肺部疾病辅助诊疗的智能闭环。

图4 深度学习跨设备自适应能力数据融合提取

“肺影智析”作为传统医学经验与现代人工智能技术结合的典范,打破了基层影像诊断的人力壁垒,为提升基层诊疗水平提供新路径。未来,该系统将在更多基层医疗场景中推广应用,助力优质医疗资源下沉与诊疗效率升级,为实现全民健康目标贡献青春科创力量。