Langhui Technology, spécialiste des services de données IA pour la santé, a constitué 34 jeux de données de haute qualité couvrant cinq domaines : imagerie médicale, dossiers médicaux électroniques, données de bilans de santé, revues médicales et données pharmaceutiques. Avec plus de 500 To de données médicales et un réseau de plus de 20 000 médecins (chefs de service et grades supérieurs) issus d'hôpitaux de niveau tertiaire A, elle fournit des corpus conformes, professionnels et de haute qualité pour l'entraînement des grands modèles médicaux。
从Med-PaLM 2到AlphaFold 3，从多模态影像AI到药物研发革命，AI正重塑医疗服务与生命科学
Med-PaLM 2, le grand modèle médical de Google, atteint le niveau d'un médecin expert, avec un taux de réussite de plus de 85 % à l'examen d'habilitation médicale américain (USMLE). Couvrant l'ensemble des connaissances cliniques générales, il obtient des performances proches de celles de médecins chevronnés sur des tâches telles que les questions-réponses médicales, le raisonnement clinique et les recommandations diagnostiques。
DeepMind的AlphaFold 3实现蛋白质结构预测革命，覆盖2亿+蛋白质结构，将药物靶点发现与分子设计周期缩短10倍，被Nature评价为生命科学的里程碑突破。
La Radiological Society of North America (RSNA) a présenté en 2025 une IA d'imagerie médicale multimodale réalisant un diagnostic fusionné sur quatre modalités (CT, IRM, pathologie, échographie), avec une précision de 96 % et plus dans le dépistage précoce des nodules pulmonaires, des lésions hépatiques et du cancer du sein, dépassant la moyenne des radiologues chevronnés。
Un article publié dans Nature en 2026 montre que la découverte de médicaments pilotée par l'IA entre dans une phase industrielle : l'automatisation complète, de l'identification des cibles à l'optimisation des composés têtes de série, réduit le cycle de R&D de 60 % et les coûts de 80 %, et plus de 10 médicaments découverts par l'IA sont déjà en essais cliniques。
Selon le New England Journal of Medicine (NEJM) en 2025, les systèmes de diagnostic et de traitement assistés par IA ont été déployés à grande échelle, couvrant le diagnostic de plus de 2 000 maladies et réduisant de 40 % le taux d'erreur diagnostique. Déjà en service dans plusieurs hôpitaux tertiaires de premier plan, ils améliorent nettement les capacités de diagnostic au niveau local。
柳叶刀（Lancet）2025研究显示AI手术机器人精度提升50%，微创手术加速普及，已覆盖心外、神外、骨科、泌尿等高难度术式，术后并发症降低35%，加速术后康复。
以可信数据为底座，构建医疗AI全链路数据基础设施
全面符合HIPAA、GDPR、个人信息保护法等国内外医疗数据Conformité要求，建立数据脱敏、审计追溯、伦理审查全链路Conformité体系，确保医疗数据安全可用。
联合2W+三甲医院主治及以上医生构建专家审核网络，覆盖32个临床科室，提供专家级标注审核与质量把控，构建医疗数据质量护城河。
支持CT、MRI、病理切片、超声、X光等多模态医学影像标注，涵盖3D分割、病灶标注、器官识别、肿瘤分期等专业任务，标注准确率99.2%。
构建诊疗规范、临床路径、医学知识图谱、药物相互作用等专业语料库，为临床决策支持AI提供结构化、可推理的高质量训练数据。
34个高质量数据集，覆盖医疗AI全场景
覆盖头颅、胸部、腹部、脊柱多部位CT影像，含3D分割、病灶标注、器官识别等专业标注。
脑部、脊柱、关节多模态MRI影像，含T1/T2/DWI/FLAIR多序列，肿瘤与病灶精确标注。
高分辨率组织病理切片（WSI），含肿瘤分级、免疫组化、细胞分割等标注，覆盖多癌种。
心脏、腹部、妇产、甲状腺多部位超声视频与图像，含病灶标注与测量数据。
胸部DR、骨骼X光片，含肺结节、骨折、心肺疾病等标注，支持早期筛查AI训练。
含主诉、现病史、既往史、诊断、用药、检验检查等结构化字段，覆盖32个科室2000+疾病。
医生书写的病程记录、查房记录、会诊意见等非结构化临床文本，含实体识别与关系标注。
手术名称、术式、术中所见、术后诊断等手术全流程记录，覆盖外科、骨科、神外等术式。
含身高、体重、血压、血糖、血脂、肝肾功能、肿瘤标志物等200+体检指标，纵向随访数据。
基于体检数据与生活方式问卷的健康风险评估数据，含慢病风险、心血管风险等标注。
含中华医学杂志、NEJM、Lancet等国内外顶级期刊论文全文，已获授权，含主题、摘要、关键词标注。
国内外权威临床诊疗指南、专家共识、临床路径全文，结构化标注疾病、用药、术式等实体。
国内外上市药品说明书，含适应症、用法用量、不良反应、禁忌、药物相互作用等结构化字段。
药物-药物、药物-食物、药物-疾病相互作用知识图谱，支持临床用药安全AI训练。
药物分子结构、靶点、活性、毒性等药物研发数据，支持AI药物发现与分子设计。
可信数据集 + 定制数据服务 + 认证专家网络，构建医疗AI数据闭环
500TB+即用型医疗Jeu de données，标准化JSON/DICOM格式，全面Conformité授权，即买即用，加速医疗大模型训练。
按需定制医疗数据标注服务，支持多模态影像融合、临床文本标注、知识图谱构建，专家审核质量把控。
2W+三甲医院主治及以上医生构建专家审核网络，覆盖32个临床科室，提供专家级标注与质量审核。
基于朗慧医疗数据集的六大典型AI应用场景
多模态影像分析、症状识别、早期筛查，提升诊断准确率与效率，辅助基层医生提升诊疗能力。
AI驱动靶点发现、分子设计、活性预测，研发周期缩短60%，加速创新药物上市。
CT/MRI/病理/超声智能分析，3D器官分割、病灶检测、肿瘤分期，准确率96%+。
AI辅助诊疗建议、用药指导、风险预警，覆盖2000+疾病，误诊率降低40%。
慢病管理、健康风险评估、个性化健康干预，基于体检数据提供精准健康管理方案。
医学培训模拟、临床案例教学、知识传承，AI辅助医学教育与终身学习。
朗慧科技医疗数据集，为医疗大模型提供高质量、合规、专业的训练数据