行业领域

新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

心血管疾病是我国居民首要致死病因，其中主动脉夹层、急性心梗、重症心律失常等心血管急症发病急、进展快、致死致残率极高，黄金救治窗口期极短，对快速识别、精准诊断、及时干预要求严苛。我国心血管急症患者基数庞大，基层医疗机构急诊识别能力薄弱、诊断流程繁琐、人工排查耗时久，极易出现漏诊、延误救治等问题，导致患者死亡率居高不下。随着智慧急诊、智慧重症医疗体系快速建设，依托人工智能技术实现心血管急症快速筛查、提前预警、精准诊断，成为降低急症死亡率、提升急诊救治效率的核心突破口。国家大力推进急诊急救体系智能化升级，鼓励AI赋能重症、急症诊疗技术创新，支持心血管疾病智能防控体系建设，为心血管急症AI智能诊断技术产业化提供了优质的政策与产业环境。

当前国内心血管急症临床诊疗存在显著技术短板与行业痛点。传统急症诊断依赖医师人工排查、影像阅片、数据研判，流程繁琐、耗时较长，对于隐匿性、非典型症状的心血管急症识别难度大、漏诊率高，常规平扫CT影像下的急性主动脉综合征等高危病症漏诊率尤为突出；基层急诊医师经验不足、专业能力有限，缺乏标准化、智能化辅助工具，难以快速甄别高危急症，极易错失黄金救治时间。现有常规心血管AI系统多针对慢病筛查、常规诊断设计，适配急诊极速诊疗场景的技术稀缺，存在数据处理速度慢、急症特征识别不精准、高危风险预判能力弱等问题，无法适配急诊快速分诊、即刻预警、精准诊断的核心需求。同时，高端心血管急症AI极速诊断技术长期依赖进口，国产化成熟、高效、可落地的急诊智能诊疗体系存在明显空白。

从国内外技术现状来看，现有心血管AI诊断技术普遍存在多源数据融合能力弱、急症特异性特征提取不足、极速响应能力欠缺、高危风险分级不准等共性技术瓶颈，多数模型仅能处理单一影像或心电数据，无法融合心电、影像、生命体征、临床症状多维度信息开展综合研判，难以适配复杂急诊场景。常规算法对急症早期细微病变、非典型病症识别能力差，预警精准度低、误报率高，无法满足急诊极速诊疗、高危优先处置的临床需求。经科技查新证实，国内尚未形成适配急诊场景、多源数据融合、极速响应、高精准预警的心血管急症AI智能诊断产业化技术体系，行业亟需技术突破。因此，研发多源数据融合AI心血管急症智能预警与精准诊断技术，构建极速筛查、高危预警、精准分诊、辅助诊断一体化急诊智能体系，大幅缩短急症诊断时长、降低漏诊误诊率、提升救治成功率，对完善国内心血管急症急救体系、保障国民生命健康、推动急诊医疗智能化升级具有重大临床与社会价值。

需解决的主要技术难题

本项目聚焦心血管急症急诊诊疗全流程智能化赋能，融合CT影像、心电数据、实时生命体征、临床主诉、检验指标等多源数据，实现急性主动脉综合征、心梗、重症心律失常等急症的快速筛查、高危预警、精准诊断、分级分诊，需攻克三大核心技术难题：

1. 多源异构急诊数据快速融合与降噪处理难题。急诊数据实时性强、类型繁杂、噪声干扰大、数据碎片化严重，影像、心电、体征、文本数据维度差异极大，难以快速融合关联分析。如何搭建高效的数据实时接入、降噪、对齐、融合算法体系，实现多源数据秒级整合，剔除急诊复杂环境下的数据干扰，为极速智能研判提供高质量数据支撑，是项目首要攻克的技术难题。

2. 心血管急症细微病变特征提取与极速识别难题。心血管急症早期病变特征细微、非典型症状多，常规算法识别精度低、响应速度慢，无法满足急诊秒级诊断需求。如何优化轻量化高精度深度学习算法，针对性挖掘各类心血管急症的特异性细微病灶特征，实现隐匿性病变、早期急症的快速精准识别，兼顾识别精度与响应速度，解决传统诊断耗时久、漏诊率高的行业痛点。

3. 急症风险智能分级与临床分诊适配体系构建难题。不同心血管急症危险等级差异极大，需精准区分高危、中危、低危风险，匹配对应分诊救治流程。现有技术缺乏精准的风险分级模型，无法辅助医师快速完成分诊决策。如何构建急症风险智能评分与分级模型，贴合急诊临床诊疗流程，实现智能预警、分级分诊、辅助诊疗一体化，同时保障系统高稳定性、高适配性，适配各级医院急诊场景规模化落地，是项目产业化的关键难点。

期望实现的主要技术目标

a. 极速响应性能：实现多源数据秒级分析研判，急症筛查诊断总时长≤5秒，适配急诊极速救治需求；b. 急症识别精度：各类心血管急症整体识别准确率≥98%，高危隐匿性急症漏诊率≤0.3%；c. 风险分级能力：急症危险等级智能分级准确率≥97%，可精准区分高危、中危、低危风险；d. 多源适配性：兼容CT影像、心电、血压、心率、临床病历等多源数据实时接入分析；e. 预警性能：高危急症提前智能预警，误报率≤1%，有效规避漏诊延误救治风险；f. 场景适配能力：全面适配三甲医院急诊、基层医院急诊、院前急救、夜间无人值守筛查场景；g. 产业化指标：建成标准化心血管急症智能诊疗系统，通过医疗器械合规认证，系统部署与运维成本较进口产品降低45%以上，可大规模普及落地。