第二届全国数字健康创新应用大赛:医渡科技勇夺五奖 大模型分导诊能力评测排名第一

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近日,“第二届全国数字健康创新应用大赛健康医疗大数据主题赛”圆满落幕,医渡 科技 作为联合申请单位参与多个赛题比赛,凭借大模型和人工智能优势荣获 五奖 !

第二届全国数字健康创新应用大赛:医渡科技勇夺五奖 大模型分导诊能力评测排名第一

第二届全国数字健康创新应用大赛由国家卫生健康委主办,健康医疗大数据主题赛由国家卫生健康委统计信息中心承办。主题赛聚焦于健康医疗数据的共享、开放和应用,分为方案设计、算法模型、应用创新三个赛道。围绕数据资产登记及定价研究、就医导诊医学人工智能模型评估等主题,旨在培育健康医疗数据要素市场,激发数据要素价值,推动健康医疗大数据规范应用的发展。

根据评审流程和评审规则,按照公平、公开、公正原则,经现场评审专家评审,最终评选出158个团队获得奖项。其中,医渡科技与多家医疗机构和卫生信息中心团队报送案例在生成式医学人工智能模型评估方案、基于大模型的就医导诊模型评估、健康医疗大数据应用赛题中表现出色,分别荣获二等奖、三等奖和优胜奖!

重庆医科大学附属第一医院

二等奖

赛题3:生成式医学人工智能模型评估方案

赛题名称:生成式医学人工智能模型评估方案

重庆医科大学附属第一医院与医渡科技携手,推出“生成式医学人工智能模型评估方案”,致力于构建一个全面的评估体系,旨在为生成式医学人工智能在医院落地提供指引和参考案例。该体系设计了生成式医学人工智能评估的“1225”框架(包含1套评测工具、2种测试方法、2类指标体系和5个测试数据集),定义了生成式医学人工智能模型的评估与实施路线,并以“科研智能体”为场景案例详细描述了具体建设路径。

该院在国内率先实施医院内数据和AI双中台治理模式,基于 AI 中台的能力,训练覆盖临床、科研、管理、运营等多场景的AI模型并以落地应用,提升了医院多方面医疗服务的安全性与服务质量。

南昌大学第一附属医院

二等奖

赛题5:基于大模型的就医导诊模型评估

赛题名称:基于大模型的就医导诊模型评估

南昌大学第一附属医院联合医渡科技推出的“基于大模型的就医导诊模型评估”项目。项目突出成本效益、快速部署和高可解释性,重视数据质量、系统兼容性及模型持续优化,确保临床应用的准确性和可靠性。

该模型有效提升了导诊服务的准确性和医院资源的合理分配,为患者带来更高效的就医体验。在大模型分导诊能力评测中,医渡科技大模型在测试阶段以卓越表现荣登榜首,分数高达74.19。


广东医科大学附属医院

三等奖

赛题9:健康医疗大数据应用

赛题名称:广东医科大学附属医院的医学大数据科研分析平台项目

医渡科技与广东医科大学附属医院合作建设“临床大数据+多模态+AI能力开放”项目,旨在通过整合医疗健康大数据,推动医院科研高质量发展。项目构建了全院级医学大数据科研分析平台,实现了数据整合与管理、多模态分析、AI模型集成等技术价值,同时促进了医学研究、精准医疗和社会公共健康管理。

项目建设成效显著,汇聚627万患者数据,项目上线半年内,建成80个专科专病库,发布15个AI模型,支持61个科室科研,日均浏览量达196人次,月检索量约2000次,有效提升了科研效率和数据价值。

中山大学肿瘤防治中心

三等奖

赛题9:健康医疗大数据应用

赛题名称:1+N+X 肿瘤专科大数据平台纵深应用赋能智慧医院高质量发展

医渡科技与中山大学肿瘤防治中心合作建设“1+N+X”肿瘤专科大数据平台,通过1个高扩展高时效的数据底座+N个精细化数据层+X面多元应用建设,实现了技术驱动的大数据应用模式创新,以数据要素全面赋能科研、临床与管理。

平台集成190万患者数据,助力2500科研项目,含全球最大的鼻咽癌数据库。智能系统提升招募效率,日访问量达9万,全景视图超3万,病历书写仅需1分钟。此外,数据质量监管系统和运营管理平台通过精细化管理提升医院运营效率和服务质量。

宁波市卫生信息中心

优胜奖

赛题9:健康医疗大数据应用

赛题名称:医疗 垂域大 模型推动区域临床科研创新实践

宁波市卫生信息中心与医渡科技合作,通过集成生成式人工智能技术,加速医疗服务与科研创新的融合。该项目旨在大模型的病历理解与关键信息提取能力,提升医院科研效率。预置的科研助手功能,使得医生能够通过自然语言进行病历搜索、智能字段加工、统计分析及论文撰写。

宁波市临床科研平台已整合了全市多家医疗机构的医疗数据,构建了全量、全周期、全业务的科研平台,实现了患者数据跨机构关联、科研级数据治理和科研项目的线上闭环管理,显著提升了医疗质量与效率。

此次获奖,不仅是对公司数据治理、数据平台建设、大模型等多方面创新性和实用性的认可,也是对公司深耕医疗大数据和人工智能技术的肯定。医渡科技将继续致力于深化数据要素的开发与应用,进一步激发数据要素价值,衍生出更多优秀的医疗数据要素产品和应用,为医疗行业的数字化转型贡献更多力量。

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