医疗行业对国家的发展举足轻重，而医疗 AI 被广泛视为解决当前医疗行业诸多难题的有效途径，如群众看病难、医生压力大、医院运营成本高以及医疗资源管控难等问题。但当下，医疗 AI 发展面临诸多挑战，产品部署和应用门槛颇高，“医研校企” 各方参与数据生产、课题研究、模型开发及应用推广时，缺乏一站式平台，致使应用和PG电子推广困难重重。同时，海量数据汇聚不易，加上医疗健康数据的敏感性，严重阻碍了医疗 AI 的智能化研发与应用。
温州市卫生健康信息中心另辟蹊径，打造出 MaaS（模型即服务）模式的区域医学 AI 集成平台，实现 “即接即用”，并借助区域集成平台归集全市医疗机构数据，构建高质量数据集，为成熟 AI 产品的市场应用以及孵化期 AI 模型的训练提供支撑，成功攻克 AI 研发与应用中海量数据汇聚使用难、产品应用推广难的问题。
温州市卫生健康信息中心借助数据采集工具——“数据高铁”，将全市 252 家公立医疗机构的业务数据上传至温州市智慧健康云。这些机构涵盖 9 家省市属医院、33 家区县医院和 210 家卫生院，数据涉及全市公立医疗机构的检查检验、门诊诊疗、手术记录、出入院小结等，实现了与医院端的准实时、全量数据归集，有力确保了数据的完整性和实时性。目前，总体数据量达 20TB，其中包含健康档案数据 676 万条（个人档案）、诊疗数据 66 亿条、公卫数据 2.96 亿条。如此大规模、全面且实时的数据汇聚，为后续的医疗 AI 研发与应用筑牢了坚实的数据基础。
一方面，构建MaaS模式数据资源体系。上传的数据在统一的封闭化空间内，依次进行清洗、脱敏、标准化等处理，并由专业化医生进行标注，进而形成可用于训练的数据集。另一方面，对处理后的数据集进行分类、标签化操作，提供可靠的数据存储服务，打造出安全的可训练数据集，极大地确保了数据资源能够高效复用。同时，运用知识图谱、机器学习等数据分析技术，结合大模型训练以及实际医疗应用，形成基于分场景、分对象的细化服务。经过这样一系列严谨且科学的处理流程，使得原始数据转化为高质量、高价值，能够切实推动医疗AI发展的优质数据集。
在数据安全保障方面，采取了多维度的有力举措。一方面，利用独立数据通道、加密传输、严格访问策略及API数据安全网关，确保敏感数据“授权可访问”，并对数据访问情况进行实时监控和审计。另一方面，依托温州市健康大脑安全体系，针对云、网、端、数、应用、行为等多个关键环节，为数据采集、治理、加工、存储、传输等全流程提供严密的安全保障。从数据传输的加密，到访问权限的严格把控，再到整体安全体系的全方位防护，让数据在安全的环境中流动与应用，消除了数据安全隐患，为医疗AI服务新模式的运行保驾护航。
目前，该项目已成功打造多个高价值的应用场景，有效助力医疗机构提升诊断能力和工作效能。在智慧影像辅助诊断方面，健康云检集成平台一期具备了涉及人体六大部位冠脉 CTA、肺结节、肋骨骨折等 12 项医学 AI 辅助诊断能力，累计分析病例检查量超 1000 万例。以脑卒中 AI 病例为例，脑部 CT 影像分析时间从原来的 1 小时大幅缩短至 5 - 15 分钟，大大提高了救治效率。智慧检验场景已对接全市 11 家三甲医院，每年可覆盖 1652 万人次，经估算，5 年期总市场空间可达 6580 万元。生成式智慧病历则帮助医生快速完成病历书写任务，平均书写时间从原来的 10 分钟骤降至 30 秒，效率提高 190%，单份病历成本由 30 - 60 元降至 5 元，成本下浮最高可达 90% 以上。此外，还包括肾病诊疗场景的个性化治疗方案以及个人健康管理服务等场景，从疾病诊断到治疗方案制定，再到个人健康管理，全方位提升了医疗服务的质量与效率。
基于 MaaS 模式的云数据中心平台，具备强大的服务能力，可为 AI 公司、科研团队、商业公司等提供安全、高效、一体化的医学数据训练解决方案，涵盖标注服务、医学数据服务、算力服务等。同时，通过提供算法训练平台、技术支持、培训等服务，或者与合作伙伴开展技术研发，分享项目经济收益，以此确保项目具备良好的经济效益和持续盈利能力。这种多元化多渠道的发展模式，不仅促进了医疗 AI 产业生态的繁荣，吸引各方力量参与，还为项目自身的长期稳定发展提供了坚实的经济基础，形成了良性循环。
温州市卫生健康信息中心的这一创新项目，通过数据与能力双轮驱动，成功构建起医疗PG电子AI服务新模式，在医疗数据汇聚、处理、安全保障、应用场景打造以及可持续发展等方面都取得了显著成效，为医疗行业应对当前困境、实现智能化发展提供了宝贵的借鉴经验。
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