2 Millionen Fälle von Brust-Chip-Datensatz: "Datenbausteine" des Brustbildes AI-Basismodell

Expertenführer: Brust - Der "Frühlingsbaum" der medizinischen Bilder

Als Radiologe beginnt meine Karriere mit einem Brustchip. Nach mehr als 30 Jahren hat sich die fortschrittliche Videotechnologie entwickelt, wie CT, MRT, PET-CT, aber der Brustchip ist immer noch das am häufigsten verwendete Mittel zum Screening von Bildern in klinischer Hinsicht. Keine Bildprüfung kann so billig und einfach sein wie ein Brustchip und kann gescreent und verfolgt werden, fast für alle Menschen.

Die Zahl der Röntgenaufnahmen im Brustkorb wird auf über 3 Milliarden pro Jahr geschätzt, was über 40 Prozent aller Videoaufnahmen entspricht. Vom medizinischen Screening bis zur ersten Notfallversorgung, vom Krankenhausaufenthalt bis zur postoperativen Nachsorge ist die Brust überall.

Die Qualität einer Brusttablette ist jedoch gemischt. Ein Brusttisch enthält sehr große Mengen an Informationen — Lungenfeld, Lungentür, Durchbrechung, Herzmitektomie, Pektrometer, Muskelmuskel, Rippen, Thorax ... Jede Anomalie in irgendeinem Teil der Brust kann ein Krankheitssignal sein. Eine vollständige und genaue Lektüre einer Brusttablette erfordert einen Arzt mit solider Anatomie, Pathologie und klinischem Wissen sowie eine umfangreiche Exposition gegenüber dem Film.

In Wirklichkeit haben der lange Zyklus der Ausbildung, die geringe Erfolgsquote der Radiologen und die hohe Nachfrage nach Brustkorb zu einem ernsthaften Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage geführt. Insbesondere auf der Primärebene ist die Fähigkeit zur Diagnose von Brustkorb im Allgemeinen schwach – viele der Primärebenen werden von Allgemeinmedizinern oder Ärzten mit niedrigem Alter gelesen, wobei die Diagnose mit einer hohen Fehlerquote erfolgt.

Heute, 2026, revolutioniert künstliche Intelligenz die Diagnose der Brust. Von der Erkennung einer einzelnen Moderation bis zur multipathologischen Diagnostik, von der Bildklassifizierung bis zur Berichtsgenerierung, von 2D-Bildern bis zum modulübergreifenden Lernen verändert sich die Entwicklung der Brustkapsel.

Heute möchte ich mit Ihnen aus der Perspektive eines Radiologen die Schneide der Brust-Röntgen-KI und den Industriewert und die strategische Bedeutung von 2 Millionen XR-CHEST-Röntgen-Datensätzen von Chang Long-Hang-Hong-Hong-Hong-Hong-Hyun Informationstechnologie erkunden.

II. Handelsschmerzen: Der "Quadretex" der Brusttablette Diagnose

Schwierigkeit eins: eine enorme Arbeitsbelastung, eine schwere Belastung für die Ärzte

Die Radiologieabteilung eines Sanktuariumskrankenhauses behandelt vielleicht täglich Tausende von Brustchip-Berichten. Radiologen sitzen jeden Tag im Lesesaal und starren mit einer einzigen Seite auf einen Bildschirm, mit trockenen Augen und Skapricsäure.

Noch wichtiger ist die Brustplatte, obwohl "allgemein", aber nicht "einfach". Die anatomische Struktur des Brustkorbs ist komplex, mit einer Vielzahl von Variationen und unterschiedlichen Manifestationen. Es ist auch ein Lungenschatten, der Lungenentzündung sein kann, die Tuberkulose sein kann, die Tumore sein kann, die altmodisch sein können. Um eine genaue Diagnose zu stellen, erfordert es eine Kombination von Faktoren wie die Region, Form, Dichte, Kante und Gewebeveränderung und klinische Informationen über den Patienten.

Es ist schwierig für Ärzte, jedem Bruststück unter dem Druck einer schweren Arbeitsbelastung genügend Zeit und Mühe zu widmen. Laut ausländischen Studien verbringen Radiologen im Durchschnitt weniger als 30 Sekunden auf einer Brusttablette.

Eine Studie zeigt, dass Radiologen nach acht Stunden Arbeit die Genauigkeit der Diagnose um 10-15% reduzieren. In unserem Land arbeiten viele Radiologen weit mehr als acht Stunden, und das Problem der Qualität der Diagnose wird durch Müdigkeit noch verschärft.

Distress II: Schwache Kapazitäten an der Basis und schlechte Qualität der Diagnose

Wenn das Problem mit dem großen Krankenhaus "nicht beschäftigt" ist, dann ist das Problem mit dem Basiskrankenhaus "nicht genug Kapazität".

Die Radiologieabteilungen unserer Einrichtungen für medizinische Grundversorgung sind im Allgemeinen mit einem Mangel an Personal, Ausrüstung und Kapazitäten konfrontiert, in vielen Kreiskrankenhäusern gibt es nur ein oder zwei Radiologen, von denen die meisten nicht systematisch ausgebildet wurden.

Laut der Erhebung über den Status der medizinischen Bilddienste auf Basisniveau (2025) ist die Diagnose von Brustkorb in Einrichtungen der primären Gesundheitsversorgung nur 65-75% genau, und die Rate der Leckagen ist so hoch wie 15-25%. Insbesondere bedeutet die frühzeitige Diagnose von Lungenkrebs, wobei die Ausfallrate an der Basisebene 30% übersteigt, dass viele Patienten einen Brustfilm auf Basisebene genommen haben, aber nicht rechtzeitig erkannt wurden, und es ist das mittlere und späte Stadium der Diagnose, wenn das höhere Krankenhaus im oberen Teil ist.

Der Mangel an Kapazitäten für die Diagnose von Primärkästen beeinträchtigt nicht nur die Gesundheit der Patienten, sondern begrenzt auch die Verbesserung des Behandlungsniveaus - Patienten vertrauen den Ergebnissen der Diagnose nicht an der Basis, da große Krankheiten zu den großen Krankenhäusern führen, die zu Überfüllung führen und die Basiskrankenhäuser zugänglicher werden.

Das dritte Problem: Die Krankheit ist so zahlreich, KI ist "Abfahrtskrieg".

Die Vielfalt der Brusterkrankungen ist Hunderte von ihnen. Die Bilder verschiedener Krankheiten variieren, und die diagnostischen Kriterien variieren. Dies führt zur Entwicklung einer "Kampf-zu-Action"-Situation für die KI mit Brustkorb-Kapsel, wobei Unternehmen Lungenentzündungstests durchführen, einige Nasenlöcher, einige Tuberkulosetests und andere aerobe Brust.

Dieses "Single Disease" -KI-Entwicklungsmodell hat mehrere Probleme: Erstens, begrenzter klinischer Wert - Ärzte benötigen eine umfassende Diagnose statt isolierter Ergebnisse; zweitens, hohe Bereitstellungskosten - Krankenhäuser benötigen mehrere KI-Systeme, um sie zu integrieren und zu warten; und drittens, geringe Datenauslastung - jede KI verwendet nur ein partielles Datenlabel, was zu Datenverschwendung führt Ressourcen.

Obwohl es in den letzten Jahren mehrere Produkte mit multipathischer KI-Kapsel gab, war die Leistung im Allgemeinen unbefriedigend. Der Grund dafür sind Daten — die Ausbildung eines KI-Systems für die multipathologische Kombinationsdiagnose erfordert einen umfangreichen Datensatz, der gleichzeitig mehrere Pathologien kennzeichnet, die knapp sind.

Frustration IV: Qualitätsabweichung, "Goldstandard" nicht.

Die Ausbildung der Brust-KI erfordert eine umfangreiche Datenkennzeichnung, die jedoch ungleichmäßig ist und ein weit verbreitetes Problem in der Industrie darstellt.

Die Schwierigkeit der Brusttabletten besteht darin, dass erstens die Grenzen der Krankheit verschwimmen - die vieler Lungenpathologien (wie Entzündung, Immersion, Fibrose usw.) sind unklar und dass die Profile verschiedener Ärzte erheblich variieren können; zweitens, dass Unterschiede in der subjektiven Beurteilung - die von verschiedenen Ärzten sind inkonsistent in der Beurteilung bestimmter Zeichen (wie "Lungentexturzunahme" "Plenuralzunahme" usw.); und drittens, dass die Diagnose mit klinischen kombiniert werden muss - dass die klinische Bedeutung einiger Bilder mit der Anamnese des Patienten, Symptomen, Laboruntersuchung usw. kombiniert werden muss und dass es schwierig ist, einfach zu bestimmen, um Bilder zu sehen.

Aus diesen Gründen ist der Goldstandard, der auf der Brust markiert ist, nicht oft "Gold". Viele Datensätze werden von einem Arzt markiert, und Qualität ist ohne Überprüfung und Qualitätskontrolle schwer zu garantieren. Das KI-Modell, das mit diesen Daten trainiert wird, ist eine Leistungsgrenze, die verständlich ist.

Drei, 2026 Front-Line-Durchbruch: "Fünf technologische Wellen" von Brustbild AI.

In den Jahren 2025-2026 erlebte der Bereich der Röntgen-KI im Brustbereich eine neue Technologiewelle. Das Basismodell, die multipathologische Gelenkdiagnose, die Erstellung von Berichten, das modellübergreifende Lernen usw. bewegen sich parallel und drängen die KI im Brustfilm in eine neue Entwicklungsphase.

Eins brechend: das grundlegende Modell des Massenvortrainings - die Geburt von Universal Chest-Ai.

Seit 2025 ist das Foundation Model die heißeste Richtung für medizinische Video-KI. Im Bereich der Brustchips verändert das Basismodell der Massenvorschulung das Entwicklungsmodell von "one-on-one" und erzeugt "one-on-one" "general-chip AI".

Im März 2025 veröffentlichte Google DeepMind ein Med-PaLM M-Modell in Nature, ein generisches Modell der Polymode-Medizin, das bei der Brustverkapselungsmission beeindruckend war - mit dem 14-Typ-Truhenpathologietest erreichte der durchschnittliche AUD von Med-PaLM 0,93, was die meisten früheren Modelle für Brustchip-Training übertraf.

Aber was noch auffälliger ist, ist seine "gemeinsame Fähigkeit" - das gleiche Modell, das kein individuelles Training für jede Krankheit erfordert, um mehrere Brustpathologien zu identifizieren. Dies ist der "Erhöhungsfähigkeit" zu verdanken, die aus dem Massen-Vortraining resultiert - wenn Modellgröße und Trainingsdaten ein bestimmtes Niveau erreichen, erwerben Modelle plötzlich die Fähigkeiten, die viele kleine Modelle nicht haben.

Im Oktober 2025 kamen gute Nachrichten aus dem Land. Das erste Basis-Truhenchip-Modell, ChestFM, wurde von UNI in Zusammenarbeit mit dem Sun Hospital der Universität Jordaniens auf der Grundlage von 800.000 Brustchip-Daten veröffentlicht, wurde selbst überwacht und dann bei mehreren nachgelagerten Missionen verfeinert. Bei 14 Krankheitserkennungsmissionen betrug der Durchschnitt von ChestFM 0,92 AUC, vergleichbar mit internationalen fortgeschrittenen Werten.

Im Jahr 2026 bewegte sich das Brust-Erfassungs-Basismodell in eine weitere Richtung in Richtung "größer, stärker". So wie ich es verstehe, arbeitet Longwaytech mit dem besten KI-Team des Landes zusammen, um ein größeres Brust-Bild-Basismodell, ChestFM-200M, basierend auf seinen 2 Millionen Brust-Erfassungs-Datensätzen zu trainieren. Erste Ergebnisse zeigen, dass ChestFM-200M in der ersten Generation von Basismodellen deutlich mehr Leistung erbrachte als in vielen nachgelagerten Missionen, insbesondere in seltenen Pathologien und komplexen Fällen.

Bruch zwei: Multi-Krankheit Gelenkdiagnose - von "ein-Punkt-Test" zu "vollständige Bewertung"

Kliniker lesen die Brusttabletten, die ein umfassender, systematischer Prozess sind - vom Punkt bis zum Boden der Lunge, vom Spalt bis zur Fülle, vom Knochen bis zum Weichgewebe, um auf eine einzige Weise gesehen und beurteilt zu werden.

Im Juni 2025, eine Studie veröffentlicht von der Stanford University School of Medicine in Radiology produziert ein ChestX-Dense-Modell, das 37 Brusterkrankungen gleichzeitig zu diagnostizieren, einen Durchschnitt von 0,90 für AUC erreichen. Multi-Krankheit Gelenkmodelle sind nicht nur umfassender als Einzel-Krankheit Modelle, sondern haben auch eine höhere diagnostische Genauigkeit für bestimmte Krankheiten wegen der gemeinsamen Nutzung von Merkmalen zwischen den verschiedenen Krankheiten.

2026 wurden neue Durchbrüche bei der gemeinsamen Diagnose von multiplen Krankheiten erzielt. Pekings Radiologieteam entwickelte auf der Grundlage von 150.000 Fällen von Brusttabletten aus der Longhui-Technologie das multi-missions-multi-pathische Brust-in-ein-ambranch-System ChestMultiNet.

Mehr als alles andere führte das Team das "Krankheits-Link-Modell" in das Modell ein, das Komplikations- und diagnostische Beziehungen zwischen verschiedenen Krankheiten nutzt, um die diagnostische Leistung zu verbessern. Zum Beispiel "weiß" das Modell, dass die Brusthöhle oft mit Lungenentzündung oder Tumoren in Verbindung gebracht wird, dass Tuberkulose besser ist als das obere Ende der Lunge. Diese a priori Studien werden eingeführt, was die Diagnose von KI eher wie das Denken eines menschlichen Arztes macht.

Breaking Three: AI berichtet über die Generation - vom "Sehen des Films" bis zum "Schreiben des Berichts".

Die Aufgabe eines Radiologen ist nicht nur "einen Film sehen", sondern vor allem "einen Bericht schreiben" - die Bilder in einer professionellen, standardisierten Sprache zu beschreiben und Diagnosen und Empfehlungen zu geben.

Seit 2025, da sich die Technologie des Big Language Model (LLM) rasant weiterentwickelt hat, generiert KI automatisch Videoberichte als Hotspot für die Forschung. Im Mai 2025 veröffentlichte das Microsoft Institute in Zusammenarbeit mit der John Hopkins University ein GPT-4-basiertes System zur Generierung von Brustberichten in Nature Medicine. Das System kombiniert Bildcharakterisierung mit großen Sprachmodellen, die automatisch strukturierte Brustblattberichte erzeugen. In der Blindprüfung des Radiologen werden mehr als 60 Prozent der von KI generierten Berichte als "klinisch verfügbar" bewertet, 30 Prozent davon als "auf einem Niveau, das mit dem eines leitenden Arztes vergleichbar ist".

Das chinesischsprachige Brustbeschriftungssystem ChestReportGPT, das auf einem groß angelegten Datensatz des Longsier Hospital in Shanghai basiert, wurde entwickelt. Mit dem "Victor Code" und dem chinesischen medizinischen Megalinguistischen Modell erstellt das System automatisch einen Bericht über die Brust, der den chinesischen radiologischen Normen entspricht.

Vorläufige klinische Tests zeigen, dass die von ChestReportGPT generierten Berichte 88% der Genauigkeit der wichtigsten Ergebnisse, 92% der Vollständigkeit der Berichte und hoch bewertet von Radiologen erreicht haben.

Natürlich befindet sich die KI-Berichtsgeneration noch in einer unterstützenden Phase – der erste Entwurf von KI wird erstellt, und Ärzte überprüfen ihn. Aber ich glaube, dass die Qualität des KI-Berichts mit der sich weiter verbessernden Technologie immer größer wird und schließlich zu einem unverzichtbaren "Schreibassistenten" für Radiologen werden wird.

Durchbruch Vier: Modulübergreifendes Lernen - Röntgen + CT Wissensmigration

Die Brust ist eine 2D-Projektion mit begrenzten Informationen. Die CT ist ein 3D-Fehlerbild, das reichhaltigere und ausgeklügeltere anatomische Informationen liefert. Wenn das Wissen, das die CT gelernt hat, in die Brust verschoben wird, wird die Leistung der KI mit Brusttaste erheblich verbessert. Das ist die Idee des modellübergreifenden Lernens.

2025 gelang ein großer Durchbruch: Das Forschungsteam des MIT General Hospital stellte das XCT-Net-Modell vor, ein modulübergreifendes Lernkonzept, das eine große Menge an CT-Daten zur Ergänzung des Trainings des Brusttisches verwendet.

Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass die Leistungsfähigkeit von CT vortrainierten Brusttablettenmodellen zum Zwecke der Erkennung von Lungendysslexie, Lungenentzündung usw. deutlich besser ist als die des Trainings nur mit Brusttablettendaten (AUC um 5,2 bzw. 4,8 Prozentpunkte erhöht).

2026 rückte das modulübergreifende Lernen weiter voran. Das Team der TU München schlug ein modulübergreifendes Produktionsmodell vor – mithilfe von CT-Daten zu „erweiterten Brusttablettendaten, die synthetische Truhen mit unterschiedlichen Perspektiven und unterschiedlichen Graden der Variabilität für die Erweiterung von Trainingsdatensätzen erzeugen würden.

Longway Technologies zeichnet auch aktiv modulübergreifendes Lernen ab. Es wird davon ausgegangen, dass sie Datensätze für "Röntgen- und CT-Paarung" erstellen, um Daten für die modulübergreifende Forschung im Bereich der Brust- und Bruststrahlung zu unterstützen. Wenn diese Richtung gebrochen wird, eröffnet sich neue Räume für die Durchführung von Bruststrahlen.

Break Five: Pathologische Goldstandard-Zertifizierung - von "Bilddiagnose" bis "Pathologiekontrolle".

Die Ausbildung und Validierung der Brust-KI basiert seit langem auf der Diagnose von Videoärzten als Goldstandard, aber die Videodiagnose ist letztlich indirekt, und es gibt eine Lücke zwischen pathologischer Diagnose und pathologischer Diagnose.

Seit 2025 konzentriert sich die Forschung zunehmend auf den "Bild-pathologischen Kontrast" - die Validierung und Optimierung des Brust-Top-Top-Top-Modells mit pathologischen Diagnoseergebnissen. Im September 2025 veröffentlichte das Sloan-Käitlin Cancer Center (MSKCC) eine Studie in Lancet Digital Health, in der sie das Brust-Top-Top-Top-Top-Kinderbett-Modell mit pathologisch bestätigten Lungenkrebsfällen trainierten und validierten, was einen 12-prozentigen Anstieg der Spezifika der Lungenkrebserkennung und eine signifikante Abnahme der positiven Rate von falschem Krebs zeigte.

Der Punkt dieser Studie ist, dass sie auf eine neue Richtung für die Entwicklung der Brust-KI hinweist – vom "Bilddoktor-Level" zum "pathologischen Goldstandard". Während Bilder niemals genau der Pathologie entsprechen können, ist das Ziel der Brust-KI, sich so nah wie möglich an den Pathologiestandard zu bewegen.

2026 gelang auch der Longway-Datensatz in dieser Hinsicht ein großer Durchbruch. Sie sammelten Zehntausende von pathologisch kontrastierten Brustkardiogrammdaten, die eine Vielzahl von Krankheiten abdecken, einschließlich Lungenkrebs, Tuberkulose und Lungenentzündung. Diese pathologischen Golddaten können nicht nur verwendet werden, um die Leistung des KI-Modells zu überprüfen, sondern auch genauere KI-Modelle zu trainieren — so dass KI nicht lernte, wie man einen Arzt diagnostiziert, sondern was eine Krankheit wirklich ist.

IV. Tiefeninterpretation des Longway-Datensatzes: 2 Millionen Fälle von Encyclopedia-Truhendatenrepository

Und wenn man an die Grenze der Technologie kommt, schauen wir uns die Datenbank an, die diese Technologien untermauert. Der Röntgen-Röntgen-Datensatz des Röntgens von Chang Longway Information Technologies ist einer der größten, am besten markierten und qualitativ hochwertigsten Brustchip-Datensätze des Landes. Meiner Meinung nach hat er sechs Kernvorteile.

Vorteil eins: 2 Millionen Größen — großes datengetriebenes Basismodell

Der Rang Hui XR-CHEST-Datensatz enthält 2 Millionen Röntgenaufnahmen, eine Größe, die der führende Datensatz für die Brust des Landes ist. Was ist das Konzept von 2 Millionen Fällen? Es entspricht der Gesamtzahl der Brustfilmuntersuchungen in 10-15 Jahren in einem großen Sanktuariumskrankenhaus oder der Gesamtzahl der Brustfilmuntersuchungen in einer mittelgroßen Stadt für ein Jahr.

Warum ist es so groß? Weil wir in das "Grundmodellzeitalter" eintreten. Die Kernlogik des zugrunde liegenden Modells ist, dass "groß angelegtes Vortraining plus nachgelagerte Feinabstimmung" und der Effekt des Vortrainings positiv mit der Größe der Daten zusammenhängt - je mehr Daten das Modell lernt, desto häufigere Merkmale, desto besser ist die Leistung von nachgelagerten Missionen.

Zwei Millionen Fälle von Daten liefern genug "Treibstoff" für das Training von hochwertigen Brustbild-Basismodellen. Ich kann verantwortungsvoll sagen, dass es im Inland nur wenige Datensätze gibt, die das Training in einem wirklich grundlegenden Brustchip-Modell unterstützen, und dass der XR-CHEST von Longway der beste von ihnen ist.

Abgesehen von der Bevölkerungsgröße ist die Verteilung der Luang Hui-Datensätze sehr sinnvoll. Sie deckt Menschen unterschiedlichen Alters, Geschlechts und verschiedener Regionen ab und deckt Fälle vom normalen bis zum Spektralsystem von Krankheiten ab. Diese ausgewogene Verteilung stellt sicher, dass Modelle nicht verzerrt sind und auf ein breites Spektrum von Menschen angewendet werden können.

Vorteil zwei: 14 häufige pathologische Anzeichen - vollständige Abdeckung der klinischen Bedürfnisse

Das Luang Hui-Datensystem ist auf die klinischen Kernbedürfnisse ausgerichtet und deckt die 14 häufigsten Arten von Brusterkrankungen ab, darunter:

• Lungenpathologie (7 Gruppen):Lungenentzündung/Ödem, Lungenentzündung, Tuberkulose, Emphysem/langsame Resistenz, Lungenfibrose, Bronchialverlängerung, Lungeninsuffizienz
• Cerural Change (2 Klassen):Ziemlich viel fülle, gas pecs.
• Schnitt mit dem Herzen (Klasse 2):Ich bin ein bisschen mehr als ich bin.
• Sonstige (3 Kategorien):Verkalkte Öfen, Pleurazunahme/Klebemasse, Knochenanomalie

Diese 14 Pathologien decken über 90 % der positiven Nachweise bei Brustuntersuchungen ab und decken im Wesentlichen die häufigsten Brusterkrankungen im klinischen Alltag ab. Das KI-System ermöglicht auf Basis dieses Datensatzes eine gründliche und systematische Beurteilung der Brusttabletten, anstatt sich auf eine Krankheit zu konzentrieren.

Noch schwieriger ist, dass die Etiketten keine einfachen "Nein"-Kategorien sind, sondern eine Fülle von Details enthalten. Zum Beispiel zeigen Lungenknoten Lage, Größe, Dichte (Realität / Bürstenglas / Mix), Marginalitätsmerkmale usw. an, Lungenentzündung zeigt Reichweite (großes Blatt / Stille / Intersistenz), Schweregrad usw. und Knötchen zeigen Art an (Originalhaar / Relais / Blutverbreitung), Aktivität usw. Diese detaillierten Etiketten bieten ein reichhaltiges Überwachungssignal für ein gut ausgebildetes AI-Modell.

Stärke drei: Multizentrisches Multi-Equipment - Datenvielfalt und -verbreiterung

Die breite Leistungsfähigkeit des KI-Modells hängt in hohem Maße von der Vielfalt der Trainingsdaten ab. Ein weiterer wichtiger Vorteil des Longfei-Datensatzes ist seine multizentrische, multi-equipment-Quelle.

Die Bildausrüstung umfasst 100 Modelle von Mainstream-Marken, darunter die wichtigsten Marken des Landes und des Auslands, wie GE, Siemens, Philips, Ui-tung, Wandong und East Soft.

Diese breite Datenquelle gewährleistet die "Heterogenität" des Datensatzes - unterschiedliche Bildqualität, unterschiedliche Projektionsbedingungen, unterschiedliche Geräteparameter, unterschiedliche Populationsmerkmale ... Das KI-Modell wird in einem solchen Datensatz trainiert, um wahre und feine Merkmale zu erlernen, anstatt überkompatible Daten für ein Krankenhaus, ein Gerät.

Ich habe zu viele KI-Produkte gesehen, die hervorragende Arbeit an ihren eigenen Daten leisten und in anderen Krankenhäusern "umstritten" sind, der Grund dafür ist, dass Trainingsdaten zu einfach und zu wenig divers sind. Und Long Huis Multi-Center-Daten lösen dieses Problem von der Quelle. Deshalb ist das KI-Modell, das auf Long Huis Datentraining basiert, das tendenziell stabiler in der zentrumsübergreifenden Validierung ist.

Stärke vier: Pathogen-Standard — Validierung von Daten auf höchster Ebene

Einer der unterschiedlichsten Vorteile der Long Cai-Datensätze besteht darin, dass sie Zehntausende Fälle von Brusttabletten mit pathologischem Wert enthält, die eine klare pathologische Diagnose haben und ein breites Spektrum von Krankheiten abdecken, darunter Lungenkrebs, Tuberkulose, Pneumokokkenparaplasie und Mesotheliose.

Warum ist der pathologische Goldstandard so wichtig? Weil Videodiagnose "schwanger" ist und pathologische Diagnose "bestätigt" ist. Mit der Diagnose von Videoärzten als Trainingsetikett lernte KI nur "Wie sehen Ärzte es?" Und mit der pathologischen Diagnose als Etikett lernte KI "Was Krankheit wirklich ist."

Natürlich sind pathologische Standard-Golddaten sehr schwer zu erhalten – nicht alle Patienten haben pathologische Tests, aber es gibt eine Zeit- und Raumlücke zwischen Pathologie und Bildern. Long Hui kann Zehntausende von pathologisch kontrastierten Brust-Kardiogrammdaten sammeln, was nicht einfach ist.

Es handelt sich um Standard-Pathologie-Golddaten, die zur Bewertung der tatsächlichen Leistung von KI als Modellvalidierungs-"Endkriterium" und zur Schulung als "High Precision Label" zur Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit von Modellen für Schlüsselkrankheiten wie Tumoren verwendet werden.

Stärke fünf: Qualitätskontrollsystem der Stufe drei - der Graben der Datenqualität

Die Datenqualität ist die Lebensader von AI. Long Hui hat ein etabliertes dreistufiges Qualitätskontrollsystem für die Datenqualitätskontrolle etabliert, das einen soliden Graben für die Datenqualität geschaffen hat.

Qualitätskontrolle Stufe 1: Screening der Bildqualität.Alle eingegebenen Brustkarten unterliegen einem strengen Qualitätsscreening, einschließlich Bildklarheit, Körperkonformität (unabhängig davon, ob es sich um Standard-Positivtabletten handelt oder nicht), Expositionsdosistests usw. Nicht qualifizierte Bilder werden automatisch ausgeschlossen, um sicherzustellen, dass jedes eingegebene Bild die diagnostischen Qualitätsanforderungen erfüllt. Der Lai Hue-Datensatz hat eine visuelle Qualitätsbewertung von über 98,5 %.

Sekundäre Qualitätskontrolle: Doppelmarkiertes + Experten-Review.Wenn es eine Meinungsverschiedenheit gibt, wird der dritte leitende Arzt zum Schiedsverfahren verwiesen.

Qualitätskontrolle Stufe 3: regelmäßige Probenahme und dynamische Überwachung.Long Hui hat einen etablierten Qualitätskontrollmechanismus eingerichtet, um die markierten Daten regelmäßig zu beproben und die Stabilität der Etikettenqualität zu bewerten, wenn ein Arzt eine verminderte Qualität aufweist, rechtzeitig umgeschult.

Dieses strenge Qualitätskontrollsystem ist eine wichtige Garantie für die Qualität der Daten von Long Wai. Mein Forschungszentrum, das die Daten von Long Hui mit unseren eigenen Experten verglichen hat, war mehr als 92% konsistent. Das ist eine sehr hohe Konzentration kommerzieller Daten.

Vorteil sechs: Strukturierte Berichterstattung und klinische Informationen - Wert von mehrdimensionalen Daten

Die Long Cai Datensätze enthalten nicht nur Bilder und Etiketten, sondern auch eine Fülle von klinischen Informationen und strukturierten Berichtsdaten, die den Wert der Datensätze erheblich erhöhen.

Insbesondere enthält der Datensatz klinische Informationen über die grundlegenden Informationen der Patienten (Alter, Geschlecht, Geographie), klinische Diagnose, Laborergebnisse (Blutprotokoll, Biochemikalien usw.), andere Video-Screenings (CT, MRT usw.), pathologische Diagnose, Behandlungsprogramme, Folgeinformationen usw.

Der Wert dieser mehrdimensionalen Informationen liegt erstens in ihrer Rolle als zusätzliche Überwachungssignale, die beim Trainieren genauerer KI-Modelle helfen; zweitens in ihrer Datenbank für multimodulares Lernen (Bild + klinischer Text + Labordaten); und drittens in ihrer Fülle von Informationen für die klinische Forschung, die die Erforschung von Bild- und klinischen Korrelationsanalysen, Prognosen usw. ermöglicht.

Darüber hinaus liefert Luang Hui strukturierte radiologische Berichtsdaten, die für die Ausbildung von KI-Berichtsgenerierungsmodellen wichtig sind, die nicht nur Beschreibungen visueller Befunde, sondern auch diagnostische Beobachtungen und Empfehlungen enthalten, und das beste AAI-Lehrmaterial für das Erlernen des "Wie schreibe ich einen Bericht" sind.

V. Klinisches Anwendungsszenario: fünf Hauptszenarien für die Umformung der AI-Tablette

Das KI-System auf Basis des XR-CHEST Datensatztrainings spielt in den vielen Szenen der Brustklinik eine wichtige Rolle.

VI. Sozialleistungen und Industriewerte: datengestützte "inklusive Gesundheitsversorgung"

Verbesserung der medizinischen Gerechtigkeit - Bereitstellung von qualitativ hochwertiger Videodiagnostik

Die Chancengleichheit im Gesundheitswesen ist ein wichtiges Ziel der Strategie „Gesundes China, doch besteht ein großes Ungleichgewicht bei der Diagnose von Bildern in den verschiedenen Regionen und auf den verschiedenen Ebenen der Gesundheitsversorgung.

Der weit verbreitete Einsatz von KI-Technologie verändert die Situation. Das auf Datentraining basierende Brustchip-KI-System in 2 Millionen Quadratqualität kann mit einem Röntgengerät an jedem Ort eingesetzt werden – entweder in einem Sanchai-Krankenhaus in einer Stadt vor Ort oder in einem ländlichen Gesundheitszentrum in einer abgelegenen Bergregion – und kann verwendet werden, um das gleiche Niveau an KI-gestützten Diagnosediensten zu bieten.

Das National Health Board schätzt, dass, wenn die Brust-Filing-KI 80% der Bezirkskrankenhäuser und Gemeindegesundheitszentren im ganzen Land abdecken kann, sie den überregionalen Zugang um etwa 200 Millionen Mal pro Jahr reduzieren kann, was den Familien der Patienten mehr als 50 Milliarden Yuan an Transport, Unterkunft, Arbeitsunfällen usw. Ersparen kann.

Verbesserung der Diagnosequalität - Verringerung der Fehlerzahl und Gewährleistung der medizinischen Sicherheit

Die Qualität der Pflege und Sicherheit ist ein ständiges Thema des Krankenhausmanagements.

AI als zweites Auge kann die Fehlerhäufigkeit bei der Diagnose effektiv reduzieren und die Qualität der Diagnose verbessern. AI ist nicht müde, emotional unbeeinflusst und nicht fahrlässig und bietet qualitativ hochwertige diagnostische Hilfsmittel, die kontinuierlich und stetig bereitgestellt werden.

Aus Sicht des Krankenhausmanagements bedeutet die Verringerung der Fehlerquote bei der Diagnose eines medizinischen Versagens, die Verringerung medizinischer Streitigkeiten, die Erhöhung der Patientenzufriedenheit und die Verbesserung des Krankenhausrufs. Aus sozialer Sicht werden mehr Patienten rechtzeitig und genau diagnostiziert, was bedeutet, dass die Krankheit frühzeitig und besser im Voraus behandelt wird und die Krankheitslast in der Gesellschaft insgesamt reduziert wird.

Geben Sie den Wert des Arztes frei - vom Lesegerät zum Kliniker.

Radiologen lachen oft über die "Lesemaschine" – täglich vor Computern sitzen, Filme lesen und Berichte schreiben, und sich wiederholende Arbeit nimmt die meiste Zeit an. Dieses Arbeitsmuster erschöpft nicht nur Ärzte, sondern begrenzt auch ihren beruflichen Wert.

KI wird eingeführt, um die Arbeitsweise von Radiologen zu verändern. KI ist für sich wiederholende Arbeiten wie Voruntersuchungen, Messungen und Vorbereitung von Erstberichten verantwortlich, während Ärzte mehr Zeit für die Analyse schwieriger Fälle, die Kommunikation mit klinischen Einheiten, die Patientenberatung usw. verwenden, die professioneller sind.

Die Einführung einer KI für Brustchips hat dazu geführt, dass die tägliche Berichterstattung von Ärzten von 150 auf 250 erhöht wurde, aber das Gefühl der Ermüdung hat abgenommen. Inzwischen hat sich die Zeit der Ärzte für schwierige Falldiskussionen und klinische Konsultationen um 40% erhöht und das akademische Niveau und die Kapazität der Kliniken insgesamt wurden verbessert.

Förderung der industriellen Entwicklung - Aufbau der medizinischen KI-Innovationsökologie

Hochwertige Großdatensätze, nicht nur als Basis von KI-Produkten, sondern auch als Infrastruktur für die gesamte Medizin-KI-Industrie. „Die Öffnung und Anwendung der XR-CHEST-Datensätze in Longway wird die Entwicklung der gesamten KI-Branche vorantreiben.

Erstens senkt es die Schwelle für KI-FuE - keine Start-up-Firmen und Forschungseinrichtungen müssen mit der Datenerhebung von Null beginnen und können direkt auf der Grundlage von Daten von Long Hui entwickelt werden, und reduziert den Forschungs- und Entwicklungszyklus und die Kosten erheblich.

Zweitens fördert sie technologische Innovation und industrielle Zusammenarbeit – verschiedene Firmen und Forschungseinrichtungen können auf der Grundlage derselben Daten Forschung und Wettbewerb betreiben und schnelle technologische Fortschritte fördern. Gleichzeitig können Datenfirmen, KI-Firmen, Medizintechnikunternehmen und Gesundheitseinrichtungen engere Kooperationen schmieden, um innovative Ökosysteme zu schaffen.

Schließlich bietet es eine Referenz für die Regulierung und Standardisierung - einen hochwertigen Indikatordatensatz, der als "Basline-Testsatz" für die Überprüfung und Zulassung des KI-Produkts dienen kann, und bietet Datenunterstützung für die Festlegung von Industriestandards und die Entwicklung von Regulierungspolitik.

"2 Millionen Fälle von hochwertigen Brustchip-Daten sind der "Datenbaustein" des Brustbildes AI. Es unterstützt nicht nur ein KI-Produkt, sondern auch die innovative Entwicklung der gesamten Branche und die Gesundheit und das Wohlbefinden von Millionen von Patienten."

VII. Expertenvision: Trends in den nächsten 3-5 Jahren der Crush-Chip AI

Als Radiologe, der die Entwicklung medizinischer Bilder vom Filmzeitalter zu digitalen und intellektuellen erlebt hat, freue ich mich auf die nächsten drei bis fünf Jahre der KI.

Trends eins: Das Foundation-Modell ist ein Rahmen - "Ein Modell, um sich um alle Aufgaben zu kümmern."

In den nächsten drei bis fünf Jahren wird das Basismodell die Formel für die Brust-Chip-KI sein. Wir werden nicht mehr einzelne Modelle für jede Krankheit, jede Mission trainieren müssen, sondern uns mit einem groß angelegten Vorschulungs-Basismodell an verschiedene nachgelagerte Aufgaben anpassen müssen.

Dies wird einige grundlegende Veränderungen mit sich bringen: Erstens wurden die Kapazitätsgrenzen der KI erheblich erweitert - das gleiche Modell wurde verwendet, um mehrere Aufgaben wie Erkennung, Klassifizierung, Fragmentierung und Berichtsgenerierung auszuführen; zweitens wurde das Lernen in kleinen Stichproben deutlich verbessert - die "Wissensreserve" mit dem zugrunde liegenden Modell, das bei neuen Missionen mit nur einer kleinen Menge zu markierender Daten eine gute Leistung erzielen kann; und drittens sind kontinuierliches Lernen und Iterativen einfacher geworden - das Basismodell kann kontinuierlich neue Daten und Wissen absorbieren und sich weiterentwickeln.

Ich sage voraus, dass bis 2028 die Mainstream-Ki-Produkte auf Basis von Modellstrukturen basieren werden und universelle KI-Ki zum Industriestandard werden wird. Wer über die größten und qualitativ hochwertigsten Trainingsdaten verfügt, wird eine dominierende Position im Wettbewerb um Basismodelle haben.

Trends II: Von der "Assisted Diagnostics" zur "Clinical Decision Support"

Die aktuelle KI im Brustkorb befindet sich immer noch weitgehend auf dem Niveau der "unterstützten Diagnose" - dem Arzt sagen, wo es ist. In Zukunft wird die KI im Brustkorb die Richtung der "klinischen Entscheidungsunterstützung" verbessern - nicht nur dem Arzt sagen, was es bedeutet, sondern auch dem Arzt sagen, was es bedeutet zu tun.

Insbesondere wird AI umfassendere diagnostische Beratung, diagnostische Analyse, Empfehlungen für weitere Untersuchungen, Verweis auf Behandlungsprogramme usw. anbieten, wobei die mehrdimensionalen Daten der klinischen Informationen der Patienten, die Anamnese, Laboruntersuchungen usw. berücksichtigt werden.

Dies wird durch die tiefe Integration von Bilddaten mit klinischen Daten erreicht. Der Longway-Datensatz ist in diesem Bereich gut verankert – nicht nur mit Bildern, sondern auch mit reichhaltigen klinischen Informationen und strukturierten Berichtsdaten.

Trends III: Multimodulare Integration - Integration von Bildern, Text, Genen, Genomik

Künftige medizinische KI muss multimodular sein - Bilder, Texte, Gene, metabolische Gruppen, Proteingruppen ... Daten zu allen Mosaiken werden integriert, um umfassendere Informationen über Krankheitsdiagnose, -behandlung und -prävention zu liefern.

Der Wert der multimodularen Integration zeigt sich insbesondere bei Brusterkrankungen: So erfordert die frühzeitige Diagnose von Lungenkrebs eine Kombination von Bildern, Tumormarkern, Rauchergeschichte, Familienanamnese usw.; die Stratifizierung von meso-transgenen Lungenerkrankungen eine Kombination von Bildern, Lungenfunktion, Pathologie und Selbstantikörpern; und die pathologische Diagnose von Lungenentzündung eine Kombination von Bildern, klinischen Symptomen, Laboruntersuchungen usw.

Multimodulare KI wird eine wichtige Entwicklung für die nächsten drei bis fünf Jahre sein und der reichhaltige klinische Informations- und mehrdimensionale Datensatz von Longway-Daten stellt eine wertvolle Datenbank für die multimodulare Forschung dar.

Trends IV: Von "Krankenhäusern" zu "Außerhalb von Krankenhäusern" - KI-fähiges Gesundheitsmanagement für den gesamten Zyklus

Die derzeitige KI wird vor allem für die Diagnostik in Krankenhäusern eingesetzt. Künftig wird die KI-Anwendung über das Krankenhaus hinausreichen und den gesamten Zyklus des Gesundheitsmanagements abdecken, wie z.B. Screening auf Krankheiten, Gesundheitsmanagement, Heimüberwachung und langsame Nachsorge.

Zum Beispiel kann die KI beim Screening auf Hochrisikogruppen für Lungenkrebs automatisch die jährliche Untersuchung der Brusttabletten analysieren, Veränderungen in den Knotenabschnitten verfolgen und die Hochrisikopopulation automatisch für weitere Untersuchungen alarmieren; bei der Behandlung chronischer Atemwegserkrankungen kann die KI den Krankheitsverlauf durch regelmäßige kardimetrische Analysen des Brustkorbs überwachen und eine Grundlage für die Anpassung der Behandlungsprogramme liefern; im gemeinschaftlichen Gesundheitsmanagement kann die KI Hausärzte beim Screening des Brustkorbs und bei der Gesundheitsbewertung von Vertragsbewohnern unterstützen.

Dieser ganze Zyklus des Gesundheitsmanagements wird das Muster der Gesundheitsdienste grundlegend verändern – von „Krankheit über Gesundheitsmanagement“ über „Behandlung bis Prävention“. KI wiederum wird die zentrale technische Grundlage für diese Transformation sein.

Trends V: Chinas Brust-Knopf-KI zur Welt

China verfügt über die weltweit größten medizinischen Datenressourcen und die reichste klinische Szene. Die groß angelegten Brustfilmdaten, die von chinesischen Unternehmen, vertreten durch Long Hui, gesammelt wurden, bieten einzigartige Bedingungen für die Entwicklung von Chinas Brustfilm-KI.

Ich bin zuversichtlich, dass Chinas KI-Technologie mit Brustknopf in den nächsten drei bis fünf Jahren die internationale Führungsposition einnehmen wird. Darüber hinaus werden Chinas KI-Produkte mit Brustknopf aus dem Land gehen können, um Länder und Regionen entlang der "Überquerung" zu bedienen und durch den Beitrag chinesischer Weisheit und chinesischer Programme zur globalen Gesundheit beizutragen.

Gleichzeitig soll der AAI-Standard für Brusterkrankungen, der auf Chinas umfangreichen Daten und der klinischen Praxis basiert, als Standardansatz, der in den internationalen Richtlinien empfohlen wird, international anerkannt werden. „Dies wird ein historischer Sprung für die chinesische medizinische KI von „folgend über „laufen bis „führend sein.

VIII. SCHLUSSFOLGERUNG: Daten sind basisch, intelligent geflügelt und eine gesunde Brust ist zusammen gebaut

In den mehr als 30 Jahren meiner Karriere als Radiologe habe ich auch den Wert einer Brusttablette gelehrt – einfach, billig und überall –, die aber die Last trägt, die Gesundheit von Millionen von Menschen zu schützen. Vom Film bis zur Zahl, vom manuellen Lesen bis zur KI-gestützten Diagnosetechnologie verbessert sich die Technologie der Brustkartendiagnostik, aber ihre Mission, die Gesundheit zu schützen, bleibt unverändert.

Heute stehen wir an einem neuen Punkt in der Geschichte. Neue Technologien, wie Basismodelle, Multimodulationslernen, modulübergreifende Migration, bringen die KI auf ein neues Niveau.

Die 2 Millionen Fälle von XR-CHEST-Röntgenaufnahmen von Rang Huitech sind nicht nur ein kommerzielles Produkt, sondern auch eine Kerninfrastruktur für unsere KI-Industrie. Sie bietet ausreichend Treibstoff für die Entwicklung von KI, bietet leistungsstarke Werkzeuge für die Stärkung der Basis, bietet wertvolle Ressourcen für die klinische Forschung und bietet eine solide Kraft für ein gesundes China.

Ich sage oft zu jungen Ärzten: "Die Augen eines Radiologen sind klinisch. Wir sind blind und wir sind direkt mit der Behandlung des Patienten beschäftigt." "Heute möchte ich Firmen wie Longhui sagen, deren Datenqualität die Augen von KI bestimmt, und die Gesundheit und das Wohlbefinden von Millionen von Patienten. Diese Verantwortung ist so groß wie Tarzan."

Lassen Sie uns gemeinsam auf der Grundlage von Daten und intelligent wie ein Flügel zusammenarbeiten, um eine starke Brustverteidigung aufzubauen, die die Gesundheit der Menschen schützt und eine bessere Zukunft für medizinisch künstliche Intelligenz schafft.