2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集——医疗健康案例之二 | 数据要素赋能慢性鼻窦炎精准分型及...

主要观点总结

本文主要介绍了中山大学附属第三医院构建的慢性鼻窦炎病理亚型智能辅助诊断系统。该系统解决了慢性鼻窦炎病理炎症内在型分型困难的问题，提高了患者疗效和预后效果。

关键观点总结

关键观点1: 构建智能辅助诊断系统

为了解决慢性鼻窦炎病理亚型分型困难的问题，中山大学附属第三医院构建了智能辅助诊断系统。该系统采用了大数据平台架构，确保了数据的可靠性和普适性，提高了诊断效率和准确性。

关键观点2: 利用数据提升识别准确率

系统利用AI能力和高年资医生的标注，结合算法技术进行细胞检测和亚型分类，通过再分割和手工标注的病理图片数据进行模型训练和优化，最终提高了数据质量和识别准确率。

关键观点3: 保障数据安全共享流通

系统建立了全方位的安全体系，包括网络安全、权限管理、静态数据加密和冗余备份等方面，确保数据的安全共享和流通。

关键观点4: 提升数据价值并推广试用

慢性鼻窦炎智能病理亚型辅助诊断系统可快速、准确、全面识别不同亚型诊断，已在三级医院、基层医疗机构、远程会诊等场景广泛应用。目前，系统的诊断效率较传统方式显著提高，并推出了多样化收费服务，构建了可持续发展模式。

关键观点5: 效果与优势

慢性鼻窦炎智能显微镜病理亚型辅助诊断系统和慢性鼻窦炎伴鼻息肉全玻片病理亚型辅助诊断系统的分型准确率分别为91%和90%。智能显微镜系统辅助诊断时间从193秒减少到8秒，全玻片系统辅助诊断时间从10450秒减少到250秒，诊断效率显著提高。