HAIAs多模态辅助决策智能体
HAIAs多模态辅助决策智能体是一套面向医学科研与临床转化的一体化方法体系，围绕症状信息、实验室检验指标及医学影像等多源临床数据开展联合建模与诊疗推断研究。系统通过挖掘不同模态之间的关联关系与协同信息，提升对复杂疾病的风险识别、辅助诊断及诊疗推荐能力。在不增加额外检查负担的前提下，实现对患者的前置风险评估与分层判断。该系统强调与真实临床流程的适配性，具备较强的可扩展性与转化潜力，可支持从早筛、诊断到治疗推荐的连续性研究与应用。
主要功能
智能辅助诊断
- 融合影像、病历、检验、病理等多模态信息
- 识别疾病特征、高亮病灶区域并输出辅助诊断意见
个体化治疗建议
- 结合患者分型、病程与风险特征生成治疗建议
- 支持诊疗路径推荐
预后预测与风险分层
- 预测疾病进展、复发风险及治疗响应
- 支持患者分层管理与随访策略制定
影像-文本双向质控
- 自动校验影像表现与报告描述是否一致
- 发现漏写、误写、冲突及关键信息缺失
临床决策支持与总结
- 自动汇总多源临床信息并生成结构化结论
- 提供面向医生的可追溯决策依据与提示
核心优势
零标注启动
无需人工精细标注，即可完成模型学习与应用
低成本高价值
从常规低成本数据中提取高价值临床信息
多模态联合推理
融合影像、文本、检验等信息，决策更全面
影文互证质控
影像与文本交叉校验，降低错漏与偏差
临床场景适配
覆盖辅助诊断、治疗建议、预后评估等流程
结果可解释
输出依据清晰，便于医生理解、核验与使用
成功案例与荣誉
胃癌多模态无创风险评估
与精准胃镜筛查一体化技术体系构建及应用研究
辽宁省肿瘤医院
项目介绍
多模态临床信息
疾病早筛
精准治疗推荐
当前胃癌仍面临早期症状不典型、主动筛查率有限、优质胃镜资源相对紧张等问题，导致部分高危人群未能被及时识别。尽管胃镜仍是重要诊断依据，但其侵入性、患者接受度及资源可及性等因素限制了大范围前移筛查的实施效果。与此同时，传统风险评估方法多依赖少量结构化变量或单一危险因素，难以充分整合病例、检验和影像等多源临床信息，其在真实世界场景中的精准识别能力仍有提升空间。因此本项目围绕胃癌高危人群早期发现与胃镜检查优先级辅助决策，构建了基于多模态临床数据的辅助分析能力。该方法整合患者真实就诊过程中已形成的病例文本、实验室检验指标、胸腹部计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）影像及相关检查结果，在不额外增加患者检查负担的前提下，对胃癌风险进行综合评估与分层判断。
核心亮点
- 多模态特征差异提取
- 关键决策特征可解释
- 跨模态特征关联融合
辽公网安备 21011202000133号
