醫(yī)眾案例

該Agent案例由醫(yī)眾投遞并參與金猿組委會×數(shù)據(jù)猿×上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟共同推出的《2025中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)年度Data Agent創(chuàng)新應(yīng)用》榜單/獎項評選。

在“健康中國 2030”規(guī)劃綱要與國家數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略指引下，以大型語言模型為代表的人工智能技術(shù)正深度融入醫(yī)療健康領(lǐng)域，顯著提升疾病診斷、治療方案制定及醫(yī)學(xué)研究的效率與質(zhì)量。然而，AI性能的充分發(fā)揮依賴于對多模態(tài)、跨機構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與優(yōu)化，而我國《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》及國際HIPAA法規(guī)所確立的“數(shù)據(jù)不出院、不出境”原則，在保障患者隱私與數(shù)據(jù)安全的同時，也帶來了數(shù)據(jù)共享與隱私保護之間的根本矛盾。

當(dāng)前，盡管業(yè)界已提出“可信數(shù)據(jù)空間”“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”等技術(shù)路徑，但在應(yīng)對異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)時，仍難以支撐新一代醫(yī)療大模型對數(shù)據(jù)深度融合與精細化調(diào)優(yōu)的需求。此外，傳統(tǒng)開發(fā)模式高度依賴人工編碼與系統(tǒng)搭建，開發(fā)人員不得不耗費大量精力構(gòu)建基礎(chǔ)架構(gòu)，導(dǎo)致研發(fā)效率低下，且受制于個體技術(shù)能力。

在此模式下，技術(shù)迭代難以匹配醫(yī)院快速變化的需求，開發(fā)進程常受限于技術(shù)瓶頸。醫(yī)院業(yè)務(wù)場景復(fù)雜多樣，個性化需求頻繁涌現(xiàn)，傳統(tǒng)模式難以敏捷響應(yīng)，往往僅能提供標準化解決方案，無法精準適配臨床、管理、科研等多維場景，導(dǎo)致所構(gòu)建系統(tǒng)與實際業(yè)務(wù)需求之間存在顯著差距。

為應(yīng)對以上困境，本項目創(chuàng)新融合自主研發(fā)的“數(shù)據(jù)科學(xué)模型”與“數(shù)據(jù)編織”的創(chuàng)新管理理念，構(gòu)建面向真實臨床場景的醫(yī)療大模型優(yōu)化機制。該機制在確保數(shù)據(jù)物理位置不變、全程加密的基礎(chǔ)上，通過密碼學(xué)協(xié)議構(gòu)建安全可計算的虛擬數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不動算法動，數(shù)據(jù)可用不可見”，同時開放給開發(fā)者和數(shù)據(jù)高階使用者以AI原生的方式調(diào)用DataAI的能力，靈活生成適用于各類個性化場景的Data Agent，為醫(yī)療大模型的合規(guī)應(yīng)用與數(shù)據(jù)價值釋放開辟創(chuàng)新路徑。

時間周期：

開始時間：2025年9月

中間重要時間節(jié)點：2025年11月

完結(jié)時間：2026年12月（預(yù)計）

Data Agent 應(yīng)用需求

1.客戶“Data Agent”需求

希望通過“數(shù)據(jù)+AI”賦能臨床與科研，需要一個系統(tǒng)性破解當(dāng)前醫(yī)療數(shù)據(jù)困境的智能解決方案——具備自主性、合規(guī)性與協(xié)同性的“Data Agent”生態(tài)系統(tǒng)：

?安全數(shù)據(jù)價值釋放：能在《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護法》及HIPAA等嚴苛法規(guī)框架下，不移動原始數(shù)據(jù)而實現(xiàn)跨機構(gòu)、多模態(tài)醫(yī)療數(shù)據(jù)價值融合與計算。實現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見，數(shù)據(jù)不動算法動”，從根本上解決數(shù)據(jù)利用與隱私保護的矛盾。

?系統(tǒng)集成與治理協(xié)調(diào)：面對院內(nèi)數(shù)據(jù)質(zhì)量差、孤島林立、系統(tǒng)異構(gòu)及成本高昂的現(xiàn)狀，具備強大的連接與治理能力，能夠跨越多樣化、老舊化的系統(tǒng)（如HIS, EMR, PACS, LIS），實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動標準化、對齊與質(zhì)量提升。

?臨床場景賦能：能理解復(fù)雜臨床語境、并能執(zhí)行端到端任務(wù)?？朔?dāng)前醫(yī)療大模型的“知識幻覺”與場景適應(yīng)性不足的缺陷，通過自主感知、決策與多任務(wù)協(xié)同，直接輔助或完成如輔助診斷、治療方案推薦、科研數(shù)據(jù)提取等復(fù)雜臨床決策任務(wù)。

?自主可控的智能模型：支持基于模型生成個性化、場景化的數(shù)據(jù)智能體Data Agent，構(gòu)建自主可控的智能數(shù)據(jù)模型體系，使用戶能夠根據(jù)實際業(yè)務(wù)需求靈活生成并部署執(zhí)行各類數(shù)據(jù)任務(wù)的智能體，實現(xiàn)數(shù)據(jù)能力的閉環(huán)建設(shè)與持續(xù)進化。

2.需求拆解

我公司從根源性問題出發(fā)，進行深入剖析：客戶的需求并非單一技術(shù)點，而是一個貫穿數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用與治理全鏈路的生態(tài)：在保障數(shù)據(jù)安全隱私前提下，實現(xiàn)跨機構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)的有效利用與融合，以提升醫(yī)療大模型性能?；诖耍瑢⑿枨蟛鸾鉃槿齻€關(guān)鍵層面：

?基礎(chǔ)層面：安全可信的數(shù)據(jù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)

目標：打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)融合。需解決異構(gòu)數(shù)據(jù)源對接、全周期隱私保護、以及融合過程中的性能與可信驗證問題。

?核心層面：臨床導(dǎo)向的模型優(yōu)化與任務(wù)執(zhí)行

目標：提升AI的準確性與可靠性。需攻克數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳導(dǎo)致的模型訓(xùn)練難題、以及大模型的“知識幻覺”和復(fù)雜場景適應(yīng)性問題。將多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)高效訓(xùn)練為專用模型，并支持模型的持續(xù)動態(tài)更新，安全、可靠地服務(wù)于各類實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)需求場景。

?保障層面：可量化評估的治理與合規(guī)體系

目標：構(gòu)建數(shù)據(jù)治理與合規(guī)閉環(huán)體系：通過元數(shù)據(jù)血緣圖譜實現(xiàn)全鏈路分鐘級快速追溯；利用全鏈路安全審計日志自動生成不可篡改的合規(guī)證據(jù)鏈；基于血緣與審計數(shù)據(jù)建立量化評估體系，實現(xiàn)治理成效與合規(guī)狀態(tài)的動態(tài)可視化管理。

3.解決方案

針對上述需求，我公司提供完整的數(shù)據(jù)智能服務(wù)解決方案：

?數(shù)據(jù)編織：將“數(shù)據(jù)編織”與全同態(tài)加密深度耦合，應(yīng)用于高敏感度醫(yī)療數(shù)據(jù)領(lǐng)域。構(gòu)建動態(tài)緊密耦合的數(shù)據(jù)協(xié)作新范式，支持不同來源數(shù)據(jù)特征在密文域內(nèi)進行豐富代數(shù)與邏輯運算，生成統(tǒng)一“加密數(shù)據(jù)體”。引入零知識證明機制，實現(xiàn)去中心化可信驗證，保證數(shù)據(jù)融合過程安全合規(guī)。

?數(shù)據(jù)科學(xué)模型（DataScience）：構(gòu)建臨床導(dǎo)向的多智能體自適應(yīng)優(yōu)化算法，將醫(yī)療模型解構(gòu)為多個面向特定臨床子任務(wù)的功能模塊Data AI。設(shè)計知識與數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動算法，融合臨床知識圖譜與加密編織數(shù)據(jù)；引入多任務(wù)協(xié)同優(yōu)化機制，通過智能體間協(xié)同與博弈實現(xiàn)多臨床子目標動態(tài)權(quán)衡優(yōu)化，可智能理解數(shù)據(jù)需求，自動編排并執(zhí)行數(shù)據(jù)任務(wù)。

?開放平臺：構(gòu)建靈活的能力開放平臺，提供標準化的API接口和開發(fā)工具包，支持醫(yī)療機構(gòu)的二次開發(fā)和集成。平臺提供完整的開發(fā)者文檔、測試環(huán)境和運維支持，確保各類應(yīng)用場景的快速落地和持續(xù)優(yōu)化。

面臨挑戰(zhàn)

1.數(shù)據(jù)層面挑戰(zhàn)

?數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊：醫(yī)療數(shù)據(jù)源自HIS、EMR、PACS、LIS等多個異構(gòu)系統(tǒng)，缺乏統(tǒng)一標準與清洗流程，加之手工錄入錯誤與接口傳輸問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)一致性差、錯誤率高，整體質(zhì)量難以保障。

?數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴重：各業(yè)務(wù)系統(tǒng)由不同廠商建設(shè)，數(shù)據(jù)庫獨立、格式不一，缺乏有效的共享機制與互通標準，致使數(shù)據(jù)整合與無縫流轉(zhuǎn)困難。

?系統(tǒng)改造成本高昂：平臺建設(shè)需投入大量資金，而醫(yī)院內(nèi)部老舊系統(tǒng)占比較高，接口開發(fā)復(fù)雜，導(dǎo)致初始集成與長期運維成本居高不下，制約了數(shù)字化升級進程。

2.模型應(yīng)用挑戰(zhàn)

?臨床場景復(fù)雜多變：醫(yī)療大模型需要處理復(fù)雜多變的臨床場景和數(shù)據(jù)模式，要求模型具備強大架構(gòu)與算法以適應(yīng)多樣數(shù)據(jù)模式。

?模型幻覺與適應(yīng)性不足：醫(yī)療大模型易產(chǎn)生“知識幻覺”，生成看似合理實則錯誤的內(nèi)容，誤導(dǎo)臨床判斷。此外，模型對復(fù)雜現(xiàn)實場景的適應(yīng)性仍顯不足，難以靈活應(yīng)對臨床不確定性與個體差異。

3.法規(guī)合規(guī)挑戰(zhàn)

?國內(nèi)外《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》及HIPAA等法規(guī)均嚴格限定醫(yī)療數(shù)據(jù)“不出院、不出境”，旨在保護患者隱私。然而，醫(yī)療AI的發(fā)展恰恰依賴于跨機構(gòu)、多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和流通，這與法規(guī)要求形成根本矛盾。如何在合法合規(guī)的前提下，安全地整合與利用分散數(shù)據(jù)，是當(dāng)前面臨的核心合規(guī)瓶頸。

?安全與性能難以兼顧：醫(yī)療數(shù)據(jù)高度敏感，加密技術(shù)雖提升安全性，但也增加處理復(fù)雜度與計算開銷；匿名化與脫敏在保護隱私的同時，常會損失數(shù)據(jù)信息量，影響分析準確性。

戰(zhàn)略目標

1.數(shù)據(jù)整合：全域數(shù)據(jù)集成與治理

通過數(shù)據(jù)編織技術(shù)，在不移動原始數(shù)據(jù)的前提下，邏輯聯(lián)結(jié)各院區(qū)異構(gòu)數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)全域元數(shù)據(jù)的統(tǒng)一采集與整合，并進行語義智能化分析與理解，自動構(gòu)建數(shù)據(jù)血緣關(guān)系與醫(yī)學(xué)知識圖譜，形成標準化、可檢索的統(tǒng)一數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.數(shù)據(jù)加密與脫敏：確?！皵?shù)據(jù)可用不可見

集成隱私增強計算技術(shù)，對需聯(lián)合計算的數(shù)據(jù)進行加密，支持在密文狀態(tài)下直接完成數(shù)學(xué)運算，確保計算結(jié)果與明文一致。通過統(tǒng)一服務(wù)接口實現(xiàn)跨數(shù)據(jù)源安全訪問，并支持行列級數(shù)據(jù)訪問控制，結(jié)合AI動態(tài)定義與執(zhí)行數(shù)據(jù)安全策略。

3.數(shù)據(jù)分析：驅(qū)動智能決策與科研

基于前述環(huán)節(jié)形成的高質(zhì)量、高安全性數(shù)據(jù)環(huán)境，訓(xùn)練具備醫(yī)學(xué)專業(yè)知識、能深度理解臨床語境的大語言模型。支持各院區(qū)在本地進行模型訓(xùn)練，僅聚合加密的模型參數(shù)，確保原始數(shù)據(jù)永不出域。

4.數(shù)據(jù)智能體開發(fā)：動態(tài)自然語義交互與Data Agent開發(fā)

通過自然語言人機交互，調(diào)用數(shù)據(jù)科學(xué)模型生成Data Agent，可實現(xiàn)在高維向量層智能解析復(fù)雜數(shù)據(jù)需求，并自動編排、執(zhí)行端到端的數(shù)據(jù)任務(wù)，最終將數(shù)據(jù)價值直接轉(zhuǎn)化為臨床洞察與行動。

實施與部署過程

1.Data Agent的職能角色

數(shù)據(jù)科學(xué)模型是一個客觀的動態(tài)參數(shù)模型，它向下封裝并協(xié)調(diào)了復(fù)雜的數(shù)據(jù)技術(shù)棧，向上以最自然的方式響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，將靜態(tài)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為動態(tài)的、可流動的智能生產(chǎn)力。通過數(shù)據(jù)科學(xué)模型，本項目成功地將“數(shù)據(jù)可用不可見”的技術(shù)原則，兌現(xiàn)為“洞察可見、行動可控”的業(yè)務(wù)現(xiàn)實，最終賦能醫(yī)院在保障安全與合規(guī)的前提下，實現(xiàn)臨床、科研與管理能力的全面智能化升級。

為確保項目成功交付與持續(xù)運營，我們設(shè)立了跨職能的協(xié)同團隊，涵蓋交付、產(chǎn)研與售后三大板塊：

?交付團隊：是項目交付階段的總負責(zé)人，是客戶與公司內(nèi)部之間的核心橋梁，確保項目在預(yù)定時間、預(yù)算內(nèi)，達到預(yù)期的業(yè)務(wù)目標。

?產(chǎn)研團隊：是核心技術(shù)的構(gòu)建者，負責(zé)將客戶需求轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定、可擴展的產(chǎn)品與解決方案。

?售后團隊：是項目上線后的價值保障與拓展中心，確保系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運行，并通過持續(xù)運營挖掘數(shù)據(jù)的長期價值。

?項目管理團隊：負責(zé)整合規(guī)劃、進度控制、風(fēng)險管理和資源協(xié)調(diào)，確保各團隊目標一致、節(jié)奏協(xié)同、交付順暢。

2.系統(tǒng)架構(gòu)

采用分布式數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，分為三層：

?數(shù)據(jù)源層：全域異構(gòu)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理

全面覆蓋結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無縫對接關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等各類異構(gòu)數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)數(shù)據(jù)源的統(tǒng)一管理，為上層提供豐富的“數(shù)據(jù)原料”

?數(shù)據(jù)連接層（虛擬化層）：安全的虛擬數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)

是整個架構(gòu)的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，不通過物理移動原始數(shù)據(jù)，而通過數(shù)據(jù)虛擬化技術(shù)構(gòu)建了一個邏輯統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問層。

?訪問與消費層：靈活開放的DataAI服務(wù)

提供標準化的T-SQL、OpenAPI等接口，讓用戶能夠以AI原生的方式，實時、靈活調(diào)用數(shù)據(jù)、生成AI應(yīng)用（如Data Agent、小程序），進行AI原生應(yīng)用開發(fā)等，直接驅(qū)動業(yè)務(wù)決策與創(chuàng)新。

3.核心技術(shù)

?元數(shù)據(jù)管理：快速數(shù)據(jù)源連接，不通過物理方式抽取，快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，并進行主動元數(shù)據(jù)探查，對醫(yī)療數(shù)據(jù)的相關(guān)元信息進行全面、精準的采集、存儲、更新與維護。通過AI自動識別元數(shù)據(jù)并分析血緣關(guān)系，形成標準化、可檢索的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)檢索等功能提供基礎(chǔ)支撐，為深度分析與價值挖掘奠定基礎(chǔ)。

?隱私增強計算：在加密狀態(tài)下完成數(shù)據(jù)計算與分析，確保數(shù)據(jù)“可用不可見”，實現(xiàn)隱私保護下的聯(lián)合建模與價值挖掘。為跨機構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)協(xié)作提供安全底座，推動隱私合規(guī)前提下的精準醫(yī)療與科研創(chuàng)新。

?長文本特征提?。?/strong>運用自然語言處理與機器學(xué)習(xí)技術(shù)，對電子病歷、檢查報告、科研論文等非結(jié)構(gòu)化長文本進行解析與語義理解，提取關(guān)鍵醫(yī)療信息（如癥狀、診斷、用藥等），并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。該過程釋放文本中潛在的臨床與科研價值，支持數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜構(gòu)建與決策分析。支持無監(jiān)督學(xué)習(xí)的智能模型優(yōu)化，以向量化方式表達文本，并保留語序和上下文信息，經(jīng)過無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)后，申城高質(zhì)量、高緯度的向量數(shù)據(jù)。

?Data Agent以及AI小程序開發(fā)：支持以自然語言交互方式理解用戶復(fù)雜需求，自動生成任務(wù)流程并動態(tài)執(zhí)行，并動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行策略，通過深度理解自然語言中的語義信息，結(jié)合醫(yī)療領(lǐng)域知識圖譜與規(guī)則引擎，將語義意圖轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令，并實時監(jiān)控任務(wù)執(zhí)行過程，根據(jù)反饋信息動態(tài)調(diào)整任務(wù)參數(shù)與執(zhí)行路徑，確保任務(wù)高效、準確完成。此技術(shù)顯著提升系統(tǒng)的適應(yīng)性與靈活性，更好滿足醫(yī)療領(lǐng)域復(fù)雜多變的應(yīng)用需求。

?模型微調(diào)和參數(shù)擴展：提供高效的模型微調(diào)工具與參數(shù)擴展服務(wù)，支持用戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)場景的私有數(shù)據(jù)，對基礎(chǔ)模型進行定向優(yōu)化與知識注入。通過引入業(yè)務(wù)特征參數(shù)，可實現(xiàn)模型能力的快速適配與性能提升，確保其輸出與醫(yī)院的實際診療規(guī)范、數(shù)據(jù)標準持續(xù)保持一致，實現(xiàn)模型效果的持續(xù)進化與專用化定制。

?AI原生應(yīng)用開發(fā)：賦能開發(fā)者使用公開的應(yīng)用程序編程接口（API）和工具構(gòu)建應(yīng)用程序和服務(wù)，滿足OpenAPI 3.0的協(xié)議標準，具備完善的開放文檔，賦能開發(fā)者自行開發(fā)AI+數(shù)據(jù)的新型應(yīng)用，并有效減少開發(fā)工作量。

4.核心產(chǎn)品矩陣

?數(shù)據(jù)編織：是一種智能化的分布式數(shù)據(jù)管理架構(gòu)，通過AI、機器學(xué)習(xí)與語義知識圖譜動態(tài)整合異構(gòu)數(shù)據(jù)源，實現(xiàn)跨平臺的虛擬化數(shù)據(jù)訪問與自動化治理。

數(shù)據(jù)源管理：可快速連接各類多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源

元數(shù)據(jù)管理：通過元數(shù)據(jù)采集、語義理解、元數(shù)據(jù)血緣關(guān)系分析，完成元數(shù)據(jù)注釋，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄

數(shù)據(jù)虛擬化：統(tǒng)一虛擬化數(shù)據(jù)訪問層，實現(xiàn)跨庫數(shù)據(jù)統(tǒng)一查詢和NoETL同步

數(shù)據(jù)任務(wù)管理：自動化編排ETL/流處理等任務(wù)，動態(tài)優(yōu)化查詢性能與處理流程

數(shù)據(jù)權(quán)限：支持行級數(shù)據(jù)訪問控制，可結(jié)合AI定義數(shù)據(jù)訪問規(guī)則

安全審計：慢查詢?nèi)罩痉治?，可支持AI風(fēng)險行為分析

?數(shù)據(jù)科學(xué)模型：是一種基于動態(tài)數(shù)據(jù)的生成式語言模型，生成的內(nèi)容取自于經(jīng)過特征工程治理后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。具有很強的科學(xué)性：參數(shù)來自于自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，與業(yè)務(wù)持續(xù)保持一致；符號計算：使用圖結(jié)構(gòu)化架構(gòu)表示復(fù)雜知識，求解復(fù)雜問題；通過高維向量將模糊的、非標化自然語義描述匹配到標化數(shù)據(jù)。

長文本特征提?。阂劳袛?shù)據(jù)科學(xué)模型，自動解析非結(jié)構(gòu)化長文本（如病歷、報告），將其轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)并存儲，賦能深度分析。

模型微調(diào)工具和參數(shù)擴展：提供工具與服務(wù)，支持將特定業(yè)務(wù)場景參數(shù)快速融入模型并即時生效，實現(xiàn)模型的個性化定制與性能擴展。

?開放平臺：面向開發(fā)者和數(shù)據(jù)高階使用者，靈活調(diào)用醫(yī)眾數(shù)據(jù)和智能的能力整合平臺，OpenAPI和IDE工具賦予了用戶調(diào)用DataAI能力的靈活性，用戶以AI原生的方式使用數(shù)據(jù)、開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用、研究分析數(shù)據(jù)，生產(chǎn)效率倍增。

5.創(chuàng)新思維

?技術(shù)創(chuàng)新：

數(shù)據(jù)安全合規(guī)層：傳統(tǒng)隱私計算與聯(lián)邦學(xué)習(xí)在醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用中協(xié)作靜態(tài)松散。我們將“數(shù)據(jù)編織”架構(gòu)與全同態(tài)加密（FHE）技術(shù)深度融合，支持不同醫(yī)療機構(gòu)異構(gòu)數(shù)據(jù)在密文域通過標準化協(xié)議融合，生成統(tǒng)一“加密數(shù)據(jù)體”。

動態(tài)融合性：突破聯(lián)邦學(xué)習(xí)局限，支持密文域內(nèi)數(shù)據(jù)特征豐富運算，讓模型學(xué)習(xí)跨樣本、模態(tài)、機構(gòu)的深層關(guān)聯(lián)，為大模型提供更精準全面的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

去中心化可信驗證：引入零知識證明（ZKP）機制，生成操作證明供參與方驗證，保證數(shù)據(jù)融合完整可追溯，規(guī)避傳統(tǒng)中心化架構(gòu)風(fēng)險。

數(shù)據(jù)精度層：當(dāng)前醫(yī)療大模型存在“知識幻覺”與適應(yīng)性不足問題。本項目設(shè)計基于多智能體強化學(xué)習(xí)（MARL）的臨床情景感知自適應(yīng)優(yōu)化機制，將醫(yī)療模型解構(gòu)為功能模塊并抽象為智能體，協(xié)同完成臨床決策。

知識與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動：融合臨床知識圖譜（CKG）與加密編織數(shù)據(jù)，確保模型決策遵循臨床指南與證據(jù)鏈，提升準確性、魯棒性與安全性。

多任務(wù)協(xié)同優(yōu)化：引入?yún)f(xié)同與博弈機制，使模型在多臨床子目標間動態(tài)權(quán)衡，自主學(xué)習(xí)全局最優(yōu)帕累托前沿，契合臨床決策過程。

智能應(yīng)用層：針對醫(yī)院個性化業(yè)務(wù)需求，用戶戶通過自然語言描述數(shù)據(jù)需求，數(shù)據(jù)科學(xué)模型，即可智能理解數(shù)據(jù)需求、自動編排，生成可執(zhí)行的數(shù)據(jù)智能體。

數(shù)據(jù)查詢分析的結(jié)果來源于科學(xué)模型的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，結(jié)果準確，權(quán)限可控。

自動生成數(shù)據(jù)小程序：無需編寫代碼或部署環(huán)境，即開即用，實現(xiàn)“所說即所得”的數(shù)據(jù)任務(wù)構(gòu)建方式，大幅降低技術(shù)門檻。

即時響應(yīng)與自適應(yīng)執(zhí)行：生成的智能體具備自主理解、任務(wù)分解與執(zhí)行能力，能夠靈活應(yīng)對各類個性化的臨床數(shù)據(jù)場景需求。

?技術(shù)優(yōu)勢：

更快：24小時連接核心系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，億級別數(shù)據(jù)計算秒級響應(yīng)。數(shù)據(jù)整合計算效率平均提升10倍以上

全面：全量數(shù)據(jù)邏輯連接，實現(xiàn)一個虛擬庫的準實時數(shù)據(jù)請求。數(shù)據(jù)請求節(jié)點減少90%，覆蓋范圍擴大3-5倍。

智能：AI模型理解數(shù)據(jù)、治理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，直接響應(yīng)數(shù)據(jù)需求。數(shù)據(jù)工作時長減少80%，響應(yīng)效率增強50倍。

開放：免費提供開放平臺和IDE 工具，賦予用戶數(shù)據(jù)使用、AI原生開發(fā)的最高權(quán)限。數(shù)據(jù)開發(fā)外包成本降低至“0”。

安全：AI風(fēng)險分析，動態(tài)參數(shù)模型，自主模型微調(diào)和權(quán)限規(guī)則。“0”模型幻覺，“0”參數(shù)污染，“0”數(shù)據(jù)泄露。

6.團隊配合

以“價值交付”為核心，建立了一套敏捷的協(xié)同工作機制。交付團隊作為客戶需求的“傳感器”和項目驅(qū)動的“火車頭”，牽引產(chǎn)研團隊進行精準的產(chǎn)品迭代與方案開發(fā)；項目管理團隊擔(dān)任協(xié)同決策中樞，確保資源調(diào)配與節(jié)奏把控；售后團隊則作為“價值延伸器”，將一線反饋和運營洞察回流至產(chǎn)研與交付團隊，形成從交付到反饋，再到優(yōu)化的價值閉環(huán)，確保解決方案的持續(xù)生命力與客戶成功。

合作服務(wù)效果

本項目旨在構(gòu)建一個安全合規(guī)、智能驅(qū)動的醫(yī)療數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化平臺。我們的核心目標是：通過數(shù)據(jù)編織技術(shù)，在不移動原始數(shù)據(jù)的前提下，安全集成跨院區(qū)異構(gòu)數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資產(chǎn)視圖；在此基礎(chǔ)上，深度融合隱私增強計算技術(shù)，確保全流程“數(shù)據(jù)可用不可見”，為醫(yī)療大模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)分析提供高可信度的數(shù)據(jù)環(huán)境；最終，賦能各院區(qū)基于本地數(shù)據(jù)開發(fā)專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)模型，通過自然語言交互將數(shù)據(jù)價值直接轉(zhuǎn)化為精準的臨床決策、高效的科研發(fā)現(xiàn)與智能化的管理行動，全面推動人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的深度應(yīng)用與創(chuàng)新。

1.從“孤島”到“網(wǎng)絡(luò)”，實現(xiàn)安全的數(shù)據(jù)虛擬整合

建立“邏輯統(tǒng)一、物理分散”的數(shù)據(jù)版圖，跨院區(qū)快速將客戶分散在各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行了虛擬化統(tǒng)一接入與編目，構(gòu)建了覆蓋區(qū)域核心業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的虛擬數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。過去需耗時數(shù)周的手工數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)與整合工作，如今通過數(shù)據(jù)編織平臺，數(shù)據(jù)就緒時間縮短至分鐘級，效率大幅提升。

2.從“數(shù)據(jù)合規(guī)負擔(dān)”到“業(yè)務(wù)創(chuàng)新引擎”

采用本體智能的數(shù)據(jù)科學(xué)模型（Data Sceience）構(gòu)建理念，將用戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)持續(xù)訓(xùn)練為動態(tài)更新的專有模型，顯著提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，有效抑制模型幻覺。結(jié)合配套的模型微調(diào)工具，用戶可自主擴展參數(shù)、定義規(guī)則并控制權(quán)限，形成安全可控、專屬定制的智能數(shù)據(jù)科學(xué)模型，可穩(wěn)定應(yīng)用于臨床決策支持、科研分析等實時業(yè)務(wù)場景，真正將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)創(chuàng)新的核心引擎。

3.從“復(fù)雜調(diào)用”到“自然交互”，實現(xiàn)靈活的智能服務(wù)消費

醫(yī)療機構(gòu)獲得“開箱即用”的數(shù)據(jù)自服務(wù)能力，通過平臺提供的標準化 T-SQL和OpenAPI 接口，獲取跨源數(shù)據(jù)的開發(fā)調(diào)試周期縮短，接口開發(fā)效率提升。通過“數(shù)據(jù)科學(xué)模型”，用戶無需編寫復(fù)雜查詢語句，使用自然語言即可完成數(shù)據(jù)交互，生成AI DataAgent，在短時間內(nèi)即可自動完成數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)、查詢與分析，并生成結(jié)構(gòu)化報告。復(fù)雜數(shù)據(jù)洞察任務(wù)的交付速度提升了10倍以上。

4.合規(guī)與成本成效：在安全前提下顯著降本增效

得益于虛擬化集成方式，大幅減少了物理數(shù)據(jù)遷移與復(fù)制需求，新業(yè)務(wù)接入的數(shù)據(jù)集成成本降低，長期數(shù)據(jù)存儲與管理成本也得到有效控制。同時，全流程嚴格遵循“數(shù)據(jù)不出院”原則，在實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值最大化的同時，確保了100%的合規(guī)安全，為后續(xù)數(shù)據(jù)要素的深度開發(fā)利用提供了可靠范式。

關(guān)于企業(yè)

·長遠佳

北京長遠佳信息科技有限公司（簡稱長遠佳）成立于2015年，是國家高新技術(shù)企業(yè)，也是國內(nèi)數(shù)智化醫(yī)療數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域可信服務(wù)商?！搬t(yī)眾”是北京長遠佳信息科技有限公司持有的醫(yī)療數(shù)據(jù)服務(wù)品牌。為用戶全類型數(shù)據(jù)提供可持續(xù)的數(shù)據(jù)整合、治理、共享、智能的“DataAI”服務(wù)。

·清華長庚

北京清華長庚醫(yī)院是由清華大學(xué)與北京市共建共管的大型綜合性公立醫(yī)院，堅持“醫(yī)療服務(wù)以患者為中心，醫(yī)院運營以醫(yī)師為核心，醫(yī)院發(fā)展以員工為重心”，創(chuàng)立并踐行精準醫(yī)療、精誠服務(wù)、精益管理的“三精醫(yī)療”理念，構(gòu)建起覆蓋全生命周期、融合數(shù)智化的現(xiàn)代健康醫(yī)療服務(wù)體系；堅持公益性本位，實行黨委領(lǐng)導(dǎo)下的院長負責(zé)制，建立健全現(xiàn)代醫(yī)院治理體系，醫(yī)療團隊與職業(yè)化行政團隊分工協(xié)同治理，致力于塑造醫(yī)教研三位一體的國際化學(xué)府型醫(yī)院。