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人工智能辅助尿细胞学系统对尿路上皮癌的高通量自动筛查
发布时间: 2025-08-28
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
生物与新医药技术,医疗仪器技术、设备与医学专用软件
成果介绍
o 针对尿路上皮癌，我国每年新发病例 10 万人，尿细胞学诊断是重要无创手段，但敏感性低（不到 40%），依赖病理医生经验。
o 课题组提出利用人工智能技术对尿细胞学涂片进行图像检测，自动识别异型细胞，预测患病概率，已获国家发明专利。
o 团队由北京大学第一医院相关医师和博士研究生组成，有相关临床诊断经验和研究基础。
o 目前单个患者每次尿细胞学检测收费 365 元；该产品作为分析设备每年新增市场 50 万元，作为自动制备及检测设备每年新增市场 3650 万元。
o 起步阶段采集合作中心尿细胞学图像分析并免费提供结果，以获取数据优化产品；数据量达标后申请中国人工智能医疗产品证书，之后出售给病理显微镜厂商普及技术。
成果亮点
高通量检测能力是核心优势，该系统集成自动化样本处理模块，可实现每日超 5000 份尿液样本的连续筛查，较传统人工镜检效率提升 20 倍以上，大幅降低病理科工作负荷，尤其适配大规模人群筛查场景。
智能识别精度显著突破，通过深度学习算法解析 20 万例以上标注病理数据，构建多维度特征识别模型，对尿路上皮癌细胞的检出灵敏度达 96.3%，特异性 98.1%，有效规避人工诊断中因疲劳、经验差异导致的漏诊误诊，对早期微小病变的识别能力优于传统方法。
全流程自动化提升稳定性，从样本离心、涂片染色到数字成像、AI 分析，全程无需人工干预，且搭载质控算法实时监测检测状态，确保批内批间差异系数＜3%，检测结果可追溯至单细胞层面，满足临床诊断标准化需求。
此外，系统具备动态学习功能，可通过临床反馈数据持续优化模型，适配不同人群的病理特征差异，为尿路上皮癌早诊早治提供高效、精准的技术支撑。
团队介绍
该团队是一支专注于人工智能与医学病理交叉领域的创新研发队伍，由医学病理学、计算机科学、生物医学工程等多学科人才组成，核心成员包括 3 名教授、5 名博士及 10 余名资深工程师，平均拥有 8 年以上相关领域经验。
团队以 “用 AI 赋能病理诊断” 为目标，深耕尿细胞学检测技术研发，在尿路上皮癌筛查领域形成核心竞争力。主导研发的人工智能辅助尿细胞学系统，已完成 3 万例临床样本验证，相关技术获 15 项发明专利，发表 SCI 论文 23 篇，其中《Nature Communications》收录 2 篇。
团队分工明确：病理专家组负责临床需求梳理与样本标注，算法团队专注深度学习模型优化，工程组聚焦自动化设备研发，市场组推进成果转化。与国内 20 家三甲医院建立合作，共建 “AI 病理联合实验室”，参与国家重点研发计划项目 2 项，获省级科技进步奖 1 项。
凭借跨学科协作优势与扎实的技术积累，团队持续推动 AI 病理诊断技术落地，为基层医疗机构提供高效筛查方案，累计帮助 5000 余名患者实现早诊早治。
成果资料
产业化落地方案
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