突破“病理瓶颈”，赋能“智慧医疗”——赣南医科大学研发AI辅助诊断平台助力甲状腺精准诊疗
近年来，甲状腺疾病发病率逐年攀升，如何在早期实现精准诊断、降低误诊漏诊率，成为医学界广泛关注的课题。针对这一现实问题，赣南医科大学师生团队研发的“甲状腺细针穿刺活检病理AI辅助诊断平台”成功打破传统诊断的技术壁垒，已在多家医院实现初步落地，显著提升了基层医疗机构的诊断效率与精准度，为构建智慧医疗新生态注入强劲动能。
该平台通过AI技术对甲状腺细针穿刺病理切片图像进行智能识别与分类，突破了传统人工阅片中“依赖经验、主观性强、效率低”的固有瓶颈。目前，该系统在临床试点中已完成超过1万例图像分析任务，诊断准确率高达99.40%，相较传统系统提升近4.6个百分点，尤其在罕见类型识别方面准确率提升至88.2%，显著降低了漏诊风险。
不仅如此，该平台在提升效率方面同样成果显著。医生单例诊断时间从原先平均20分钟缩短至3分钟，诊断效率提升五倍以上。尤其在基层医疗机构中，AI系统帮助非经验丰富医生进行风险初筛，有效缓解了优质病理资源分布不均的问题，实现“经验下沉、能力补位”。
“AI+医生”的组合，也在实际临床中展现出强大协同能力：系统PG电子官网不仅能快速定位病灶区域，还能生成结构化分析报告辅助决策，医生则进一步进行复核与判断，两者配合下，F1评分、灵敏度、特异度等关键指标均优于单独人工判读，构建起更加安全、高效的诊疗闭环。
如此卓越的成效背后，是一系列原创性技术突破的支撑。项目团队从问题本质出发，构建了涵盖数据采集、算法设计、模型训练、系统集成到临床验证的“五阶段AI研发闭环”，在算法结构、数据处理和可视化交互等方面实现了全方位创新。
首先在数据质量控制方面，团队开创性地建立了“本科筛选+专家复核”的双层筛选机制，对超过35062张甲状腺FNA病理切片进行结构化标注，并引入“病理特征三维标准框架”提升样本质量，使训练数据更加贴合真实临床场景。
算法层面，团队采用TNF深度学习模型融合五种最优机器学习算法，借助分布对齐（CycleGAN）、超分辨率重构（BSRGAN）等核心预处理模块，显著提高了图像细节还原度与跨机构泛化能力。特别是在处理低质量切片或染色不均等疑难图像方面表现尤为出色。
此外，项目还引入了区域聚焦网络用于病灶精确定位、3D结构重建辅助医生多角度分析，以及基因数据融合模型辅助预测BRAF等关键突变，为实现“病理-基因-临床”三位一体诊断打下坚实基础。相关技术目前已获得3项专利、5项软件著作权，并完成与多家医院的临床合作部署。
“这个平台不仅是一个算法模型，更是一个面向真实医疗问题的临床解决方案。”项目负责人表示，该平台特别适用于资源有限的基层医院与偏远地区，可有效提升初诊筛查水平，减少患者误诊、漏诊带来的经济与心理负担；同时也为大医院减轻阅片压力，优化诊疗流程，实现人机协作新范式。
平台还具备极强的教育推广潜力。借助AI可视化技术，团队正在开发“虚拟病例库+智能阅片系统”，为医学生与住院医提供标准化、系统化的病理教学平台，弥补病理教学资源匮乏、培训周期长等痛点，推动医学教育与AI技术的深度融合。
更重要的是，该项目在符合国家“十四五”医疗装备发展规划的同时，也展现出良好的商业转化前景。按AI辅助服务订阅计费模式计算，该系统三年内预计可覆盖10万例，创造直接经济效益超过200万元，带动“AI+医疗”产业链协同发展。
以科技为羽翼、以人民为中心。赣南医科大学师生团队以高度的社会责任感与技术创新能力，打造出这项集诊断、教学与科研于一体的甲状腺AI辅助平台，不仅推动了医学与人工智能的深度融合，更用实际行动践行了“科技向善、健康惠民”的时代使命。
未来，团队将继续围绕模型轻量化、数据隐私保护、多病种扩展等方向持续深耕，力争将该平台打造为国内领先、国际有影响力的智慧病理诊断标杆系统，用技术点亮健康中国的未来。
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