1. 痛點問題
(1)中醫健康表征的類別多樣,信息獲取手段傳統,測量和復現難度大,主觀因素多,缺乏精準智能檢測工具,客觀性和準確性不足。
(2)中醫診斷辨證的流派眾多,分析決策方法龐雜,標準化和透明度不足,評估和學習難度大。
(3)中醫西醫理論的體系不同,臨床實踐差異顯著,關聯性和結合度不緊密,融合和推廣難度大。
2. 解決方案
從2015年開始,清華大學聯合博奧生物集團,瞄準中醫現代化方向,開展了一系列數智中醫技術創新和設備研制工作,采用無影成像技術獲得高質量清晰白睛圖像,基于深度學習技術研究眼像與疾病的關聯關系,在數字化中醫智能診斷平臺自主研發方向開展多學科交叉研究,構建了中醫智能診斷體系,包括中醫目診儀、罐診儀、尿液特征分析儀等系列化產品;結合中醫、藏醫臨床實踐經驗和現代醫學研究方法,應用人工智能、機器學習、大數據、智能交互、無影成像等技術,通過提取目診、罐診和尿診的光學數字圖像典型特征,融合中醫知識庫和人工智能算法進行綜合分析,為人體健康狀態辨識、治未病和重大疾病慢病篩查與中醫臨床診斷,提供技術服務和智能檢測工具,推動中醫診斷向數字化、客觀化、標準化、直觀可視化與科學化方向發展。
圖1 中醫智能目診儀
圖2 便攜目診儀
圖3 尿液特征分析儀
圖4 罐診成像儀
中醫智能診斷設備應用場景廣泛,包括各級綜合醫院、中醫醫院、民族醫院、社區醫療單位等,還可以面向健康管理機構、體檢中心以及家庭應用場景。隨著中醫大健康市場和中醫診療服務市場的發展,初步預測博奧系列中醫智能診斷設備市場容量上千億元。
中醫智能目診儀已獲批二類醫療器械注冊證,便攜目診儀、罐診成像儀、尿液特征分析儀均已完成樣機研發和測試,具備了申報注冊證和市場推廣的成熟條件。
產業發展以過往合作單位為基礎,拓展保險、體檢、健康管理等渠道合作,加大市場布局和產品推廣,并積極與相關單位合作打通公立醫院付費通道,申請將中醫智能診斷系列檢測項目納入醫保支付體系。
清華大學聯合博奧生物集團研發和生產的中醫智能診斷產品將現代科技與中醫藥傳統知識進行深度融合,為中醫藥輔助臨床診斷、健康管理、體質辨識提供客觀可靠的智能檢測工具和數據支撐,形成中醫現代化的“多、快、好、省”的整體解決方案,實現中醫診斷工具的精準智能化、使用過程快捷、大數據智能分析等,使中醫診斷量化有效、可重復、低成本、便捷可控。
具體成熟度評價應用案例:
(1)中醫智能目診儀圖像分析交叉融合計算機、AI、大數據等現代科學技術,實現儀器設備的自動化、標準化、智能化。在儀器設計理念、工作原理、圖像質量、數據處理方法等方面技術優勢明顯。
(2)中醫智能目診儀已經開始了較大規模的使用,在全國13個地區,采集約8萬人的近百萬張眼像建立目診大數據庫,建立了深度神經網絡的眼表圖像輔助T2DM風險評估和診斷模型,成果發表在Springer Nature出版平臺的Med-X創刊號上。
(3)在中醫智能診斷領域,研發科技成果涵蓋儀器設備、數據處理方法、智能分析算法、軟件應用系統等方面,形成了較為全面嚴密的知識保護體系。
(4)在相關臨床應用方面,與全國數十家醫療單位建立了良好合作關系,在HIV感染、多囊卵巢綜合征、糖尿病、骨質疏松癥、高血壓、冠心病、肺癌、癲癇等多個臨床領域開展了臨床示范應用。
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