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智慧城市網 企業關注】中山大學附屬第三醫院通過構建慢性鼻竇炎病理亞型智能輔助診斷系統，從根本上解決慢性鼻竇炎病理炎癥內在型分型困難問題，提高患者療效和改善預后。
一是匯聚數據確保系統可靠性與普適性，利用湖倉一體技術確保病理數據結構化和深度治理。采用“湖倉一體”的
大數據平架構，解決不同機構、不同來源的慢性鼻竇炎數據統一存儲和規范化處理的難題，對電子病歷、檢查、檢驗等多種模態數據進行標準化、歸一化、后結構化等處理，實現傳統數據對接周期從原來的9-14天縮短為1-2天，構建了高效、快速、便捷的取數、治數、用數的數據要素挖掘體系，形成了高質量的慢性鼻竇炎標注數據集和標注模型。實現全國24家基層醫院及三級甲等醫院的2657張慢性鼻竇炎伴鼻息肉病理切片數據采集匯聚，支撐慢性鼻竇炎智能顯微鏡亞型輔助判讀系統和慢性鼻竇炎全玻片亞型輔助判讀系統模型訓練和臨床測試驗證。
二是依托AI能力結合高年資醫生標注，提升數據質量和識別準確率。首先，在匯聚數據基礎上，利用基于PA-P2PNet算法技術進行準確的細胞檢測和亞型分類，并結合DeepLabv3+算法技術來分割上皮、微血管和腺體區域。由高年資病理醫生標注符合訓練的病理圖片數據，保障數據質量標準和識別模式特征。其次，初次標注符合訓練的病理圖片數據進行再分割和手工標注，并在達到一定量的基礎上增加算法優化模型，構建慢性鼻竇炎智能全玻片輔助診斷系統。再次，選擇多家醫院收集多張病理玻片，使用智能顯微鏡與全玻片病理亞型輔助診斷系統，分別與低、中、高年資病理醫生進行分型準確率和診斷耗時對比。最后，收集多例患者隊列，對比慢性鼻竇炎病理亞型智能輔助診斷系統和高年資醫生識別的病理亞型診斷結果，并使用多因素邏輯回歸建立復發預測模型，評估智能輔助診斷系統對患者預后的預測潛力。
三是建立全方位安全體系，保障數據安全共享流通。首先，網絡安全方面，各網絡區域的內部網絡結合業務特性，通過VLAN方式實現網絡邏輯隔離，除非經授權和審計，否則拒絕違規外聯。同時，在對外提供WEB服務的出口邊界處部署WAF，提供WEB應用層以及代碼的防護能力；其次，權限管理方面，遠程管理設備基于雙因子認證機制，統一通過堡壘機開展運維操作，用戶權限和訪問范圍根據用戶角色進行分配。另外，利用AES-128、AES-256和SM4-XTS三種算法，通過內置密管和內置加密引擎，確保靜態數據加密；最后，冗余備份方面，通過分布式存儲，不同故障單元彼此隔離，最大程度保障數據存儲的可靠性。同時，為不同的故障單元配備了熱備冗余，最大程度保障數據存儲的安全性和穩定性。
四是豐富場景應用，提升數據價值。慢性鼻竇炎智能病理亞型輔助診斷系統可快速、準確、全面識別不同亞型診斷，滿足三級醫院、基層醫療機構、遠程會診以及其他研發科研機構的智能診療使用，極大提升醫療機構對慢性鼻竇炎的診斷能力。目前，慢性鼻竇炎智能顯微鏡輔助判讀系統與慢性鼻竇炎智能全玻片輔助診斷系統已在國內廣泛推廣和試用，其中，慢性鼻竇炎智能顯微鏡病理亞型輔助診斷系統、慢性鼻竇炎伴鼻息肉全玻片病理亞型輔助診斷系統的分型準確率分別為91%、90%，智能顯微鏡系統輔助診斷時間從193秒減少到8秒，全玻片系統輔助診斷時間從10450秒減少到250秒，診斷效率較傳統方式顯著提高了24倍。
五是推出多樣化收費服務，構建可持續發展模式。慢性鼻竇炎病理亞型智能輔助診斷系統能為基層醫療機構和三甲醫院的耳鼻喉科、呼吸科、病理科醫生、醫療技術公司以及研究機構提供準確、快速、高效的慢性鼻竇炎病理內在型分型解決方案，通過提供一次性購買、訂閱服務和平臺使用量等多種收費服務形成可持續發展模式。
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