2026 年 8 月 29 日，2026 第三届肝病数字健康会议暨中国医药教育协会肝病专委会学术年会将在重庆举行。长沙朗慧信息科技有限公司（下称“朗慧科技”）受邀作为特邀嘉宾参会，并拟参加会议期间“新形式下 AI 专病协同创新医企合作圆桌研讨会（闭门会议）”。本届会议以“数据破茧，生态成蝶”为主题，由贾继东教授和胡鹏教授共同担任大会主席。会议议程拟围绕乙肝全病程管理、高质量医疗数据集、专病智能体、真实世界数据与证据生产体系等主题展开交流，并安排“AI 赋能乙肝全病程管理与高质量数据集建设（DATA-LINK）联合专项”启动及首批项目征集发布仪式。朗慧科技将围绕肝癌高质量影像标注数据、乙肝全病程队列数据治理和医企协同建设路径，参与行业交流。
在医疗人工智能从单任务识别走向复杂临床场景研究的过程中，数据的价值正在由“有没有影像”转向“能否复核结构关系、能否追溯证据来源、能否在授权范围内持续复用”。对肝癌而言，这一转变尤其重要。肝脏增强 CT 不只是切片序列的集合：动脉期、门静脉期及其他项目约定期相之间存在时间关系；全肝、Couinaud 肝段、病灶、门静脉、肝静脉、肝动脉和肝周大血管之间存在连续的空间关系；影像表现、病理或临床资料、随访记录又可能形成不同强度的证据关系。若缺少一致的对象定义、空间语义、审核规则和版本记录，即使数据量很大，也难以稳健支撑研究、评测和多中心协作。
一、从“数据破茧”到可复核的肝病研究基础设施
会议邀请函显示，第三届肝病数字健康会议拟将“乙型肝炎高质量医疗数据集及数据协同平台建设”“肝病随访闭环管理与队列数据标准化建设实践”“真实世界数据赋能用药评价与临床决策”等议题纳入专题交流。它们指向同一个基础命题：专病数字化不能仅依赖碎片化表单、单次检查或彼此隔离的算法模块，而需要在数据标准、质量控制、访问授权、研究问题定义和持续随访之间建立稳定接口。
这一方向也与近年的国际数据研究形成呼应。2025 年发表于 Scientific Data 的原发性肝癌多期相三维增强 CT 数据研究，明确将平扫、动脉期、静脉期和延迟期的完整覆盖、DICOM 空间属性保留、去标识化、独立医师标注与差异协调作为数据建设步骤，而不是将标注仅视为模型训练前的“附属工作”。该研究同时提示，单中心数据、采集设备差异和病灶边界主观性仍是需要正视的限制。[1] 2026 年发布的肝血管专家标注数据集研究进一步表明，细粒度肝静脉、门静脉分支与肿瘤关系标注资源仍然稀缺，复杂血管三维分割对人工流程和质控具有高度依赖。[2]
朗慧科技对“高质量”的理解因此不是以单一数量指标替代质量判断，而是强调四个可审计层面：第一，数据是否在合法授权、去标识化和用途限定前提下进入研究流程；第二，影像、结构、病灶和临床证据字段是否保留其来源和缺失语义；第三，标注结果是否能够回到原始序列、具体期相、具体层面和具体版本进行复核；第四，交付的数据字典、任务定义、质量报告和版本记录是否让后续研究者理解其适用范围与边界。只有这样，数据集才可能从一次性交付物，演进为支持项目迭代的研究基础设施。
二、肝癌增强 CT 标注：不是单一 Mask，而是“期相—空间—结构—证据”关系工程
用户提供的需求说明提出，研究用肝脏增强 CT 标注应优先覆盖动脉期和门静脉期，并围绕全肝、Couinaud S1–S8 肝段、肿瘤及肝脏血管结构开展标准化建设。该要求的专业难点，并不在于把每一个像素涂上颜色，而在于保证这些颜色能够在多期相和三维空间内表达正确的解剖关系。以肝段为例，S1–S8 的标签需要遵循项目选定的解剖与影像学定义，并与全肝边界、门静脉和肝静脉走行保持一致；以血管为例，门静脉系统、肝静脉系统、肝动脉系统和必要的肝周大血管需要按层级定义主干与重要分支，避免把短小断裂、伪影或非目标血管误纳入同一标签；以病灶为例，多发病灶应尽量独立编号，跨期相时保留同一病灶的关联关系，而不是在每一个序列中生成互不关联的区域。
| 对象层 | 建议保留的项目要素 | 关键关联关系 | 质量关注点 |
|---|---|---|---|
| 全肝与肝段 | 全肝轮廓、项目定义的 S1–S8 标签、必要的分区说明 | 肝段与全肝边界一致；与血管参照关系可被复核 | 边界连续性、标签不重叠、缺失/不适用状态明确 |
| 局灶性病变 | 病灶 ID、三维轮廓或项目约定区域、可用的类型与证据来源字段 | 同一病灶的跨层面、跨期相和跨随访关联 | 多发病灶独立、坏死/出血等复杂区域按规则处理、不得把标注者主观判断当作临床结论 |
| 血管树 | 门静脉、肝静脉、肝动脉及必要肝周大血管；项目定义的重要分支层级 | 血管连续性、分叉拓扑、与肝段及病灶的空间邻接关系 | 避免跨血管系统混标；记录细小分支、伪影和显示不充分的边界 |
| 扩展结构 | 胆囊、脾脏、胰腺、肾脏、腹主动脉、下腔静脉、腹水等项目可选对象 | 与肝脏三维可视化范围、手术或研究任务定义的关系 | 以项目授权、数据条件和任务需求为准，不将“可选”对象强行补全 |
多期相强化了这一工程属性。某一病灶在动脉期、门静脉期的可见程度和边界清晰度可能不同；如果只将每个期相独立送入标注队列，就容易丢失跨期相的对应关系。朗慧科技在医疗数据治理与医学影像标注服务场景中，可按项目约定建立“病例—检查—序列—期相—层面—对象—Mask—审核记录”的层级索引：病例是去标识化主键，检查和序列记录数据来源，期相和空间字段记录成像语义，对象与 Mask 表达结构化标注，审核记录连接初标、复标、仲裁和版本。这样的设计使研究者在获得适当授权后，可以明确某一标签来自何种影像、在什么版本中修订、对应何种项目规则，而不必把数据质量建立在口头解释之上。
值得强调的是，病灶类型、病理结果、临床诊断或治疗记录，均应被视为具有来源层级的研究字段。需求说明优先考虑带有病理或临床诊断依据的数据，这并不意味着标注人员可以据影像自行作出诊断；相反，数据模型需要清楚地区分“影像区域标签”“病理报告来源”“临床诊断来源”“未知/缺失”及“待核实”等状态。对外数据说明同样应避免将研究用标签直接表述为对个体的诊断、分期或治疗建议。
三、把质量写进流程：从病例入组到版本交付的可审计闭环
高质量标注不只是最终交付时的抽检，而应从数据进入项目的第一天开始被设计。面向肝癌增强 CT 的研究数据建设，朗慧科技建议将质量控制分成“入组前、标注中、复核后、交付时”四层：入组前检查授权范围、去标识化状态、影像完整性和期相信息；标注中执行对象定义、命名规范、层面连续性和多发病灶 ID 规则；复核后对差异区域、解剖合理性、跨期相关联和关键血管拓扑进行确认；交付时输出数据字典、任务规范、标注版本、质量统计和已知限制。这样做的目标不是追求形式化文档，而是让未来的算法团队、研究者和项目管理者能够理解数据为什么可以用、适用于什么、又不适用于什么。
| 阶段 | 核心控制点 | 可审计产物 | 边界原则 |
|---|---|---|---|
| 数据准入与去标识化 | 授权范围、用途限定、去标识化检查、序列完整性、基础元数据 | 数据清单、去标识化记录、准入规则、缺失项说明 | 仅在授权和适用规范范围内处理；不以去标识化替代完整治理 |
| 标注规范与培训 | 对象定义、期相规则、命名体系、边界处理、异常情形示例 | 标注指南、培训记录、规则版本、疑难问题库 | 将研究任务定义与临床判断分离；规则变更必须留痕 |
| 初标、复核与仲裁 | 独立标注、抽样复核、关键结构全检或按风险复核、争议处理 | 审核结果、差异记录、仲裁意见、修改历史 | 质量指标用于过程改进，不应被包装为临床性能承诺 |
| 数据交付与持续维护 | 空间一致性、文件校验、标签映射、版本冻结、研究接口 | 数据字典、交付说明、质量报告、版本号、已知局限 | 交付后的用途、访问与再分发应继续受授权、伦理和项目协议约束 |
在这一闭环中，三维结构可视化既是沟通工具，也是质控工具。用户提供的示意图展示了肝脏实体、肝段、门静脉与肝静脉等结构在同一空间坐标中的关系。对于数据工程团队而言，三维视图可帮助发现明显的标签断裂、越界、血管系统混淆或肝段不合理穿插；对于算法研发团队而言，它可帮助理解数据中何处存在细小分支、病灶贴近血管、期相差异和部分容积效应等挑战；对于项目管理者而言，它可以把抽象的“标注质量”转化为可复核的交付对象。不过，任何三维可视化都只是研究数据表达，不能替代临床医生基于完整资料作出的判断。
近年的公开数据建设工作为这一方法提供了可借鉴的框架。例如，多期相原发性肝癌数据研究采用了临床医生独立标注、差异协调、空间属性保留和去标识化验证；肝血管专家标注数据研究则显示，面向复杂血管结构的细粒度标注需要对分支层级和实际病理背景进行明确限定。[1][2] 朗慧科技不会将外部研究的病例规模、模型效果或临床验证结果套用于自身项目，而是将其中可复用的工程原则转化为项目需求澄清、标注规范、质量报告和交付治理的组成部分。
四、乙肝全病程队列与真实世界证据：让“时间”成为可用的数据维度
肝癌数据建设与乙肝全病程数据建设并不是两条彼此孤立的路线。对于获授权的研究项目，肝癌增强 CT 影像结构化标注可以是专病数据底座中的一个空间层；乙肝全病程队列则提供时间层，包括不同就诊节点的检验、影像、治疗、随访、病历文本及研究所需终点字段。它们之间的连接不能靠简单拼表完成，而需要通过统一的去标识化个体主键、时间标准、事件类型、字段来源、缺失语义和版本规则建立可追溯关系。
全病程并不意味着把所有数据无限堆积。高质量队列首先需要回答：研究问题是什么？需要哪些时间窗口？哪些字段是原始事实，哪些字段是规则派生？某个指标缺失，是未检查、检查未记录，还是在该时间点不适用？这些看似细小的语义差异，会直接影响后续数据分析和真实世界证据研究的可解释性。英国 NIHR 健康信息协作项目发布的慢性 HBV 纵向队列研究，汇聚多中心电子病历中人口学、实验室、影像、弹性成像、风险因素和抗病毒治疗等数据，并以标准化数据字典、去标识化和受控研究环境支撑分析。[3] 其经验提示，纵向队列的价值来自数据治理与时间可追溯能力，而不是某一时点的“完整表单”。
由此出发，朗慧科技可在项目化研究数据建设中，围绕“患者主索引—就诊事件—检查与检验—影像与报告—治疗与随访—研究终点—证据来源—规则版本”设计数据目录。对于乙肝相关信息，可按授权和项目定义记录 HBsAg、HBeAg、HBV DNA、肝功能、影像或弹性成像检查、用药与随访等数据要素的原始来源与时间戳；对于肝癌影像数据，可连接检查日期、序列、期相、空间信息和对象级标注；对于研究终点，可将其定义、观察窗口和来源文件明确写入项目规则。每一个字段都应保留“来自哪里、何时产生、经何种规则进入研究数据集”的信息，而不能仅保留一个脱离上下文的值。
真实世界证据并不等于从真实世界数据中自动得出结论。真实世界数据可能受到入组偏倚、信息缺失、诊疗路径差异、编码口径不一致和时间窗定义变化的影响。相关综述指出，真实世界证据的可信度取决于研究问题、数据质量、方法透明度、偏倚控制与治理体系，而不是简单的数据规模。[4] 因此，朗慧科技在此方向上的定位是：为经授权的研究项目提供数据梳理、医学标注、结构化抽取、质量复核、数据字典与版本治理等能力；任何药物评价、临床决策、风险预测或疗效结论，都应由相应研究设计、专业团队、伦理审查与独立验证程序支持。
五、受邀赴渝交流：以数据标准连接临床、科研与产业协同
根据邀请函，会议将于 8 月 29 日在重庆召开，议程拟涵盖国家人工智能应用中试基地相关的数据底座与开放生态、乙肝全程管理、专病智能体、肝病数字活检、循证指南、真实世界数据、肝病随访闭环和高质量医疗数据集等内容。会议期间还安排新形式下 AI 专病协同创新医企合作圆桌研讨会。朗慧科技受邀参会，计划以肝癌高质量标注数据集和乙肝全病程研究数据治理为切入点，与临床、科研、技术、药企及相关机构就需求定义、数据质量、合规访问、研究接口和协同机制展开交流。
对于“AI 赋能乙肝全病程管理与高质量数据集建设（DATA-LINK）联合专项”及首批项目征集发布，朗慧科技的新闻表述保持审慎：该事项是会议邀请函所列的启动和征集安排；公司将作为受邀企业就相关方向进行交流和沟通。是否参与具体项目、以何种方式承担工作、数据使用范围与交付规则，均需以正式项目流程、授权文件、合作协议、伦理审查和适用法规为准。朗慧科技不将“受邀参会”延伸表述为“已获立项”“共同发起”或“已承担国家级平台项目”。
从产业协同视角看，专病高质量数据集建设需要把临床需求、研究问题、数据标准、技术实现和合规治理放到同一张工作台上。药企、医疗机构、科研团队和数据服务团队的分工并不相同：临床专家负责提出有意义、可验证的问题与医学规则；医疗机构在依法合规前提下参与数据授权、脱敏和治理；科研团队定义研究设计、评测方案和证据标准；数据服务团队则把分散的数据要素转化为可追溯、可复核、可版本化的研究数据产品。朗慧科技希望以专业医学标注、数据治理和项目交付能力，成为这一协同链路中可靠的数据工程参与者，而非以未经验证的模型效果取代多方应有职责。
六、面向未来：从肝病“打板”到专病数据产品的长期主义
肝病领域具有鲜明的代表性：一端连接乙肝等慢性病的长期管理、检验与随访，另一端连接肝癌影像、病理、治疗和真实世界研究；一端需要对连续时间信息进行治理，另一端需要对复杂三维解剖结构进行精细标注。以肝病作为专病数据建设的实践入口，有助于验证一套可迁移的方法：先把对象、事件、时间、证据和版本定义清楚，再在授权范围内建立数据集、质量闭环和研究接口，最后才讨论模型研发、评测与应用探索。
朗慧科技将持续关注国际肝病数据研究进展，并在具体项目中把这些进展转译为可执行的工程要求。例如，对于多期相 CT，明确序列与期相规则；对于肝段与血管，明确对象层级和拓扑一致性检查；对于多发病灶，明确对象 ID 与跨期相关联；对于纵向队列，明确时间索引、来源字段、缺失语义和版本血缘；对于真实世界研究，明确问题定义、研究窗口、纳排标准和数据质量报告。这样的长期主义不是追逐一个“万能数据集”的宣传口号，而是持续提升每一份数据在被使用、被复核、被更新时的可信度。
面向重庆会议，朗慧科技期待与各方就肝癌影像标注、乙肝全病程队列、专病智能体所需数据接口及真实世界研究的数据治理展开务实对话。公司也欢迎在合规前提下与医疗机构、科研单位、药企及产业伙伴共同探索：如何以项目需求为起点，建设可追溯的专病数据资产；如何以质量标准为共同语言，减少数据在流转和复用中的损耗；如何以伦理、授权和安全治理为底线，让技术创新在可持续的协作机制中发生。
研究与应用边界声明
本文所述肝癌增强 CT、肝段、血管、病灶及乙肝全病程数据内容，均为面向经授权研究数据建设、医学标注、质量治理和技术交流的方向性说明。文中提及的结构化字段、影像标签、三维可视化和研究接口不构成对任何个人的诊断、筛查、分期、风险评估、治疗建议或疗效预测；不构成医疗器械性能声明；也不代表任何具体项目已完成、已立项或已取得临床验证结果。实际数据处理、共享、模型训练和研究使用，应以数据授权、知情同意或法律依据、伦理审查、项目协议、隐私保护要求及适用法律法规为准；最终临床判断应由具备资质的医务人员结合完整资料作出。
参考资料
- Luo J, et al. Comprehensive multi-phase 3D contrast-enhanced CT imaging for primary liver cancer. Scientific Data, 2025.
- Xie T, et al. Hepatic Vessel Map (HVM): An Expert-Annotated CT Dataset for Clinically Applicable AI in Liver Vascular Segmentation and Surgical Planning. Scientific Data, 2026.
- Campbell C, et al. Hepatitis B Virus Treatment Eligibility in the UK: Retrospective Longitudinal Cohort Data to Explore the Impact of Changes in Clinical Guidelines. Journal of Viral Hepatitis, 2025.
- Fitzke H, et al. Real-world evidence: state-of-the-art and future perspectives, 2025.
- 《肝脏增强 CT 标注数据需求说明》，用户提供资料。
- 《2026 第三届肝病数字健康会议暨中国医药教育协会肝病专委会学术年会邀请函》，中国医药教育协会肝病专委会，2026 年 8 月 6 日。会议议程以现场内容为准。