医学影像AI大模型案例分享 中山三院深度应用AI大模型，提升影像报告诊断效率

        影像报告诊断效率低下是一个多因素导致的复杂困境，它不仅影响患者的就医体验，更关系到临床决策的及时性和准确性。

下面我将从困境表现、深层原因、潜在风险和系统性解决方案四个方面，全面剖析这一困境。

一、困境的具体表现

1. 报告出具周期长：患者做完检查后，需要等待数小时甚至数天才能拿到诊断报告，尤其是在基层医院或高峰期。

2. 放射科医生工作负荷过重：医生需要长时间、高强度地阅片，导致身心疲惫，易产生职业倦怠。

3. 报告积压严重：检查数量增长远快于医生数量增长，导致“待诊断”影像队列越来越长。

4. 沟通成本高：临床医生与放射科医生之间就复杂病例的沟通不畅，需要反复确认，拉长了有效诊断时间。

     AI赋能医疗，破解影像诊断效率痛点
    医疗影像报告撰写是临床诊断的重要环节，但传统模式存在工作量大、耗时长的痛点。泰迪依托自研的生成式AI大模型技术，对放射科历史CT影像数据进行清洗、加工和转换，通过大模型定向微调和知识库问答辅助等相关技术，构建满足诊断生成、影像所见生成、诊断报告编辑补全、医学知识库问答等业务场景的影像报告推理和辅助编辑模型，实现了影像报告生成诊断准确率超80%能力。节省了医生诊断意见生成时间，降低漏诊率。
   

    AI赋能医疗，破解影像诊断效率痛点
    此次入选省卫健委示范案例，是对“技术+临床”合作模式的充分肯定。