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悦心健康医疗
从事医疗产业项目等相关投资及管理。通过整合两岸医疗和养老资源，为客户提供全面、可信赖的大健康服务。
上海悦心健康集团股份有限公司
2021-02-01
基于人工智能的睡眠医学诊断技术
失眠障碍是一种普遍存在的睡眠障碍疾病，我国成年人中的患病比例高达30%，其主要表现为难以入睡、难以维持睡眠或睡眠质量不佳，导致出现疲倦、注意力不集中、记忆力减退、情绪波动等负面影响，并且与多种疾病（如心血管疾病、糖尿病等）的发生和发展密切相关。我国庞大的患者群体增加了对医疗资源的需求和社会负担，对个人和社会经济造成重大影响。失眠障碍需要引起足够的重视和关注，早期诊断是减少其对个人和社会危害性的有效方法。
目前临床睡眠诊断主要依靠睡眠专家人工判读多导睡眠图（polysomnography，PSG），PSG技术同时记录多个生理参数，如心电图、脑电图、肌电图、眼电图等，从而准确评估睡眠的各个阶段和睡眠中的生理变化。然而，现代临床睡眠诊断方法存在一些弊端。首先，依靠睡眠专家人工进行诊断成本很高。例如，临床诊断中标记一位患者的PSG数据并完成诊断，往往需要一位训练有素的睡眠专家数个小时的集中工作才能完成，无法应对大规模睡眠障碍群体需求。此外，睡眠诊断存在个体差异，同一种睡眠障碍在不同人群中的表现可能不同，诊断结果需要根据患者的具体情况进行综合评估和判断。这些方法需要专业人员进行操作和解读，费用昂贵，操作复杂，很难普及应用。
人工智能技术可以帮助解决以上问题。人工智能技术可以在不需要专业人员干预的情况下，对失眠障碍进行自动化分析和诊断，具有高效性、低成本和易普及的优点。此外，还可以在大数据层面上进行分析，深入探究失眠障碍的病理生理机制，从而更好地指导治疗和预防措施的制定。
睡眠诊断是最为适合采用云平台技术进行自动化诊断的领域，患者潜在群体数量庞大。本项目涉及基于人工智能睡眠医学诊断技术的全系统的各个环节，系统的诊断准确率目前为世界范围内第一。前期已经服务于制药企业睡眠类药物评价、可穿戴消费级电子设备睡眠监测等领域。目前市场上的类似产品均不具备临床医疗级的诊断能力，本技术填补了市场空白。
图1.本项目研发的原理样机部件
北京理工大学
2023-06-05
智能电外科能量发生器研制
自主研发智能电外科能量发生器，由主控模块、反馈控制模块、开关电源模块、射频功率放大器模块、人机交互界面、直流低压电源模块以及脚踏模块组成。能够实现对血管等管腔组织自动闭合。
上海理工大学
2021-01-12
基于数据驱动的风电设备状态预警诊断系统研究
成果介绍基于人工智能和大数据技术，对风电机组实时运行状态进行在线监测及评估，对风机异常运行状态和能效劣化趋势进行预警。技术创新点及参数1、风机设备的变量关联分析以及典型状态特征挖掘；2、历史运行数据处理方法研究；3、基于数据驱动的风机状态预警关键技术的研究；市场前景大型风电机组，新能源发电，水火电机组。向大型风电厂推广并运营。
东南大学
2021-04-13
穴贴宁心膏
【项目来源】江苏省中医药局项目“宁心膏治疗冠心病心绞痛的研究”，编号：9931。 【成果鉴定】已通过专家验收。 【类 别】中药新药六（2）类 【剂 型】贴膏剂。 【功能主治】活血通络止痛。主治冠心病心绞痛。 【处方来源】南京中医药大学中医专家临床有效验方，现代医学对冠心病心绞痛的药物治疗，主要运用硝酸甘油类制剂、β受体阻滞剂和钙通道阻滞剂等，但尚存在着进一步提高疗效和避免副作用等问题。运用中药复方治疗冠心病心绞痛，能够弥补西医西药的不足，提高疗效。内病外治是中医药学的重要内容之一，在多年的临床实践基础上，筛选中药处方外治胸痹心痛，最终确定宁心膏穴位贴敷（透皮给药）治疗冠心病心绞痛，取得了较好的临床疗效。 【主要技术指标】 1．临床研究：心绞痛症状疗效总有效率为92%，穴位敷贴宁心膏可明显改善患者的心绞痛症状。心电图疗效总有效为63.0%，心绞痛患者治疗后血清SOD均较治疗前活性增强，经治疗后患者的LPO含量亦均下降，说明宁心膏能扩张冠状动脉，改善心绞痛患者的心肌缺血状况，而且能通过良好的清除自由基和抗氧化途径，对缺血/再灌注损伤的心肌具有保护使用。 2．实验研究：宁心膏对垂体后叶素致大鼠一过性急性心肌缺血和氧自由基影响试验结果表明，宁心膏的小剂量组、大剂量组均可显著降低大鼠在注射垂体后叶素后15s、30s、2min、5min和10min引起的II导心电图ST段升高，提示宁心膏有抗注射垂体后叶素引起的急性心肌缺血作用。可显著降低大鼠血清MDA而升高SOD，且其作用较硝酸甘油明显(P<0.05或0.01)。 【推广应用前景】内病外治是中医的重要治疗手段之一，穴贴宁心膏的开发将会产生良好的社会和经济效益。 【进展情况】已完成临床前主要研究工作。
南京中医药大学
2021-04-13
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
白内障病变智能检测与分级辅助诊断技术
本研究为信息技术与医学的有效交叉与深度融合，将计算机视觉与人工智能技术无缝介入白内障诊疗过程的各个阶段:从健康筛查、识别病变、分级判断并推荐治疗方案，到最后判断治疗完成后的病患改善程度等，可完美解决白内障诊断及相关医疗服务所面临的高强度、低准确度和供给失衡的问题，实现多种类型白内障图像的智能检测与分级辅助诊断系统，具有高性能、高鲁棒性等优势，并可推广至其他多种AI医疗图像领域。本课题组与四川省人民医院有多年合作关系，可将该系统全面覆盖西部地区从省、地、市到县等多级不同条件的医疗机构，同时不断丰富病症表观多样性和扩大图像数据规模，为研究的深入开展及性能的提高完善创造更为有利的条件。
电子科技大学
2021-04-10
研发Visionome技术算法可智能高效诊断多种眼病
与传统图片级分类标注方法相比，Visionome技术可多产生12倍标签，而这些标签训练出来的算法显示了更好的诊断性能。基于此技术，团队训练出可准确识别多种眼前段病变的裂隙灯图像智能评估系统，可应用于大规模筛查、综合分诊、专家级评估、多路径诊疗建议等多个临床场景。不仅在回顾性数据集中表现出眼科专家级别的诊断水平，在前瞻性数据集中也表现出色。使用者通过在Visionome诊断系统中上传眼前段图像，即能一次获得多个部位的全方位诊断，与传统的人工智能算法相比，Visionome系统可生成更加全面、精细、具体的报告，真正让医学人工智能应用揭开神秘的面纱，成为一个接地气的“医生”。
中山大学
2021-04-13
制冷设备故障诊断与预警智能分析平台
北京工业大学
2021-04-14