某医疗AI智能辅助诊断系统产品系统

1、立项原因：眼科疾病（糖尿病视网膜病变、白内障、青光眼、黄斑病变等）筛查需求大，传统诊断依赖医生经验、效率低，基层医疗资源不足。项目旨在通过AI辅助诊断提升筛查效率与诊断准确性。
2、行业场景：医院眼科、放射科、体检中心及基层筛查场景。
3、业务背景：医学影像数据量大，需自动识别病变区域并给出初步诊断建议，同时嵌入医院现有诊疗流程，辅助医生提高诊断效率。

1、医学影像管理模块：支持眼底照相等多类医学影像的上传、存储、调阅与归档。
2、AI辅助诊断模块：基于深度学习算法，自动识别糖尿病视网膜病变、白内障、青光眼、黄斑病变等病变区域，输出初步诊断建议。
3、诊断报告模块：生成结构化诊断报告，辅助医生审核、修改与签发。
4、系统对接模块：对接院方HIS、PACS、EMR等系统，无缝嵌入病患诊察流程体系。
5、病例与数据统计模块：支持病例管理、诊断结果统计、筛查效率分析。
6、产品设计重点：简化医生操作路径，保证AI结果可解释性与报告可读性，贴合临床实际工作流。

1、“我”负责的具体任务：
（1）带领5人跨职能团队，开展需求调研、产品设计和质量控制，确保系统功能满足临床需求；
（2）协调研发、测试和临床专家之间的沟通，确保系统在实际应用中的稳定性和可靠性；
（3）梳理、对接院方HIS、PACS、EMR等系统，无缝嵌入病患诊察流程体系；
（4）组织团队成员进行技术培训和知识分享，提升整体技术水平和协作能力。
2、项目技术栈与架构：深度学习算法、医学影像处理、AI推理服务、医院信息系统接口（HIS/PACS/EMR）。
3、实现上亮点、难点：
（1）亮点：系统成功部署在三甲医院的眼科和放射科，辅助医生提高了诊断效率和准确性；
（2）亮点：AI算法在糖尿病视网膜病变识别中达到95%的准确率，显著优于传统方法；
（3）难点：临床需求复杂，需无缝嵌入诊疗流程；多系统对接存在数据标准差异；AI诊断结果需符合医生审核习惯与临床规范。