某大型医疗机构启动医学专病库构建项目,旨在应对精准医疗和个性化治疗对多维度癌症数据分析的迫切需求。项目目标是建立覆盖多个癌种的高质量疾病数据库,为临床诊疗、科研分析和医疗决策提供数据支撑。
项目由富通科技提供「智核」数据工坊AI数据治理服务,打造“数据采集-清洗-标注-模型训练-转换-质检-输出”的全流程数据管理闭环。主要服务内容包括:
01多源数据智能采集
整合文本、图像等多类型数据,支持多种来源的自动识别、分类及结构化提取,保证数据多样性与兼容性。
02自动化数据清洗与质量保障
通过自动去噪、去重、缺失值填补及异常处理,保证数据完整性与一致性,数据去噪率达90%以上。
03高精度数据标注
结合自动化标注与人工校验,实现实体关系抽取与标签化,确保标注准确性与可复用性。
04模型训练与优化
利用高质量标注数据进行机器学习与深度学习训练,提升模型准确性和鲁棒性,为临床分析和科研应用提供可靠支撑。
05数据转换与质检
对清洗后的数据进行标准化、归一化及逻辑转换,并通过模型结果准确率、数据完整性、格式一致性等多维度检查,保证最终输出质量。
06多形式数据输出
最终生产的数据可直接接入科研平台,用于科研分析与临床研究,支持数据库、结构化表格、文件(如CSV、JSON)等多种输出形式,满足科研场景下的数据使用需求。
项目实施后,成功构建多个癌种全方位专业数据库,数据完整、准确,并通过精细化模型训练和优化,显著提升模型准确性,为临床应用和科研分析提供坚实数据支撑。
案例亮点
技术领先性
该案例突破了传统医学数据处理在效率、精度和多源融合方面的瓶颈,为精准医疗和个性化治疗提供了高质量数据支撑,同时为智能分析在医疗行业的应用提供了标杆性技术参考,具备显著的技术领先性:
1、多项专利技术支撑
依托多项富通科技在人工智能和医学领域的自主知识产权专利技术,该案例项目在海量医学数据处理、知识表示和智能分析方面具备显著的行业领先性:
医学知识表示生成专利:结合实体描述文本与多步关系路径,增强知识表示的语义信息,为模型训练提供高质量输入。
医学关系抽取专利:能够从非结构化医学文本中自动抽取结构化三元组数据,为数据库补充精确信息,实现数据高效结构化。
2、高效数据处理与智能分析能力
该项目在多源医疗数据处理、知识表示和智能分析方面实现行业领先,形成高效、精准、可控的全流程技术体系,充分体现技术领先性:
本地化数据处理架构:多源电子病历及临床数据可实现自动化清洗、去噪、标注和转换,保证数据完整性和一致性;
自动化模型训练:基于高质量标注数据,自动化完成模型训练与优化,支持多维数据分析,实现快速响应科研与临床研究需求。
质量控制闭环:数据采集、处理、标注、转换及输出全流程自动化,辅以严格质检机制,确保数据库数据完整、准确、可追溯。
场景代表性
1、医疗行业核心场景代表性
该案例针对多癌种临床数据管理、诊疗决策支持、患者随访及科研分析等高频业务场景设计,直接解决医疗行业中数据分散、结构化不足和分析滞后的问题。通过专业数据库构建、数据清洗与标注、模型训练服务,实现临床数据向高价值知识和可操作洞察的高效转化,满足医疗机构在精准医疗和个性化治疗中的核心需求,具有显著的行业示范作用。
2、跨行业场景拓展性
该案例中运用到的核心技术能力具备跨场景应用潜力,可适配公共卫生监测、科研数据分析、政策决策及其他数据密集型行业。通过迁移和应用这些技术,可实现数据高效整合、实时分析和决策支持,凸显高度的可推广性和社会价值。
推广复制性
1、医疗行业内部可推广性
该解决方案形成了标准化的数据治理、分析及智能洞察闭环。各环节自动化程度高,流程可复用,能够适配不同癌种及医疗机构的临床数据需求。方案可在新建专病库、扩展疾病类型或开展科研项目时快速部署,实现数据高效整合、实时分析及智能洞察输出,显著提升研发效率和临床决策支持能力,在医疗行业内部具备高度可推广性。
2、跨行业复制能力
核心技术能力可灵活迁移至政务、金融、媒体、零售等多行业用户反馈密集、数据驱动决策的场景。方法论和系统架构可直接复用,实现数据高效整合、实时分析与业务闭环应用,为跨行业智能运营提供可复制、可落地的解决方案,具备显著经济价值和推广潜力。