近日，醫(yī)渡科技與廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院（簡稱“廣附院”）聯(lián)合打造的“脈管性疾病多模態(tài)專病數(shù)據(jù)庫”“美易智能體”在廣東省醫(yī)院協(xié)會整形美容專業(yè)委員會2025年學(xué)術(shù)年會上正式發(fā)布。這不僅是醫(yī)渡科技大模型首次應(yīng)用于醫(yī)美領(lǐng)域，也標(biāo)志著國內(nèi)整形美容領(lǐng)域在數(shù)據(jù)整合與智能應(yīng)用方面取得重要進(jìn)展。

我國醫(yī)美市場規(guī)模已突破3000億元，但行業(yè)長期面臨“數(shù)據(jù)碎片”困境。醫(yī)美行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，既需要技術(shù)創(chuàng)新的“加速度”，更需要標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的“壓艙石”。破解這些難題，關(guān)鍵在于構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)底座和協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制。

因此，打造貫穿“數(shù)據(jù)采集-智能分析-臨床應(yīng)用-科研轉(zhuǎn)化”的完整生態(tài)至關(guān)重要，“脈管性疾病多模態(tài)專病數(shù)據(jù)庫”“美易智能體”兩大產(chǎn)品的發(fā)布恰逢其時(shí)。

脈管性疾病多模態(tài)專病數(shù)據(jù)庫發(fā)布，筑牢科研與臨床數(shù)據(jù)基石

在本次會議上，廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院吳志遠(yuǎn)副院長介紹了“脈管性疾病多模態(tài)專病數(shù)據(jù)庫”和“美易智能體”的建設(shè)與應(yīng)用情況。

2023年9月，醫(yī)渡科技與廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院攜手啟動全院科研數(shù)據(jù)中心建設(shè)項(xiàng)目，首次打通院HIS、LIS、PACS等12大核心系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)患者從診斷、治療到隨訪的全生命周期數(shù)據(jù)動態(tài)整合。

吳志遠(yuǎn)副院長介紹，本次“脈管性疾病多模態(tài)專病數(shù)據(jù)庫”項(xiàng)目聯(lián)合9家直屬附屬醫(yī)院、高校及產(chǎn)業(yè)界力量，計(jì)劃打造標(biāo)準(zhǔn)化、多中心協(xié)同的數(shù)據(jù)平臺，通過統(tǒng)一規(guī)范打破數(shù)據(jù)孤島，為個(gè)性化療效評估、精準(zhǔn)診療及跨機(jī)構(gòu)研究提供有力支撐。

2025年，該專病庫完成重磅升級，新增疾病特色指標(biāo)生產(chǎn)功能，通過對海量電子病歷、影像報(bào)告等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度治理與融合，平臺成功構(gòu)建了覆蓋3605個(gè)維度的精準(zhǔn)科研指標(biāo)體系。依托這些指標(biāo)，醫(yī)生可清晰追蹤病灶的分期演變，直觀觀察檢驗(yàn)指標(biāo)的異常波動，也能掌握治療方案的動態(tài)調(diào)整狀態(tài)。

吳志遠(yuǎn)副院長表示，該數(shù)據(jù)庫將有效支撐臨床組學(xué)、多組學(xué)、影像組學(xué)等研究的開展，加速脈管性疾病領(lǐng)域的科研成果產(chǎn)出與臨床轉(zhuǎn)化。

美易智能助手發(fā)布，讓精準(zhǔn)診療觸手可及

擁有了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)底座，如何讓其價(jià)值在臨床一線“活”起來？本次發(fā)布的另一項(xiàng)核心成果——“美易智能體” 給出了切實(shí)解決方案。該智能體是由醫(yī)渡科技與廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院整形外科共同研發(fā)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值向臨床應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，是醫(yī)渡科技大模型在醫(yī)美領(lǐng)域的首次深度實(shí)踐。

該智能體以專病庫數(shù)據(jù)為訓(xùn)練基礎(chǔ)，依托醫(yī)渡科技AI中臺與?？浦R庫，整合科室排班、門診導(dǎo)航、1000余條指南共識問答及醫(yī)生資料，構(gòu)建立體化臨床知識圖譜，實(shí)現(xiàn)三大核心功能：

• 術(shù)前通過分析患者皮膚紋理、血管分布等多模態(tài)數(shù)據(jù)，自動生成個(gè)性化治療方案，將傳統(tǒng)30分鐘的方案制定時(shí)間縮短至5分鐘；
• 術(shù)中實(shí)時(shí)匹配相似病例的手術(shù)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，為醫(yī)師提供動態(tài)操作提示；
• 術(shù)后通過智能隨訪系統(tǒng)追蹤療效，形成“診療-評估-優(yōu)化”的閉環(huán)。

“這有效解決了醫(yī)生，特別是年輕醫(yī)生在知識快速獲取上的困難，以及患者就診過程中指引缺失等實(shí)際痛點(diǎn)。”吳志遠(yuǎn)副院長表示，過去面對復(fù)雜脈管性疾病，年輕醫(yī)生往往需要翻閱數(shù)十篇文獻(xiàn)、請教多位專家才能確定方案。依托專病庫與智能體的協(xié)同，科室近半年的手術(shù)方案準(zhǔn)確率提升23%，患者滿意度達(dá)98.6%，這正是“數(shù)據(jù)+智能”賦能臨床的生動實(shí)踐。

醫(yī)渡科技硬核實(shí)力，讓技術(shù)突破真正扎根臨床

醫(yī)渡科技的核心競爭力，源于“數(shù)據(jù)治理+AI模型+場景落地”的全鏈條能力。

作為AI醫(yī)療領(lǐng)域的長期深耕者，醫(yī)渡科技依托自然語言處理、知識圖譜及大模型技術(shù)，公司在醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化治理與智能化應(yīng)用上形成獨(dú)特優(yōu)勢，核心算法引擎YiduCore累計(jì)經(jīng)授權(quán)處理分析了超過60億份醫(yī)療記錄，沉淀了對上萬種疾病的理解洞察，疾病知識圖譜基本覆蓋所有已知疾病，并完成了“醫(yī)-藥-險(xiǎn)-患者”全鏈路的智能生態(tài)布局。

在場景落地層面，醫(yī)渡科技醫(yī)療AI中臺3個(gè)月內(nèi)即在湘雅醫(yī)院、中山大學(xué)腫瘤防治中心等30多家國內(nèi)知名三甲醫(yī)院規(guī)?；涞?，打造的智能助手覆蓋診前分診、診中決策、病歷生成、診后管理等全場景，充分驗(yàn)證了技術(shù)解決臨床實(shí)際問題的效能。

立足此次與廣附院的成功實(shí)踐，醫(yī)渡科技將持續(xù)深化智能技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的賦能邊界，計(jì)劃將已驗(yàn)證的AI醫(yī)療能力，加速拓展至包括醫(yī)美領(lǐng)域在內(nèi)的更廣泛的疾病診療與健康管理場景，致力于構(gòu)建覆蓋預(yù)防、診斷、治療、康復(fù)全鏈條的智能解決方案，為整個(gè)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量升級注入核心驅(qū)動力。