大家好，我們是成都小火科技公司，今天是2025年11月5日，星期三。上個月參加醫療行業展會時，多家醫院的負責人都提到基層醫院影像診斷人才短缺，很多疑難影像需要送到上級醫院，導致診斷周期長，影響患者治療，他們希望有一套能輔助診斷且實現數據共享的平臺，這促使我們希望開發醫療行業 AI 影像診斷與數據共享平臺的定制開發工作。

有一家縣級醫院，之前因為影像科醫生不足，很多CT影像需要外聘專家診斷，不僅費用高，還經常出現診斷延遲的情況。我們團隊與這家醫院的影像科主任和信息科負責人多次溝通，明確平臺的開發目的是通過 AI 算法輔助醫生進行影像診斷，提高診斷效率和準確率，同時搭建安全的數據共享通道，讓不同醫院之間能合規共享患者影像數據，避免患者重復檢查。

開發初期，客戶就問我們有多少技術人員投入這個項目，我們告知會組建 15 人的專項團隊，其中包括 5 名算法工程師、3 名后端開發、3 名前端開發、2 名測試工程師和 2 名產品經理，核心算法工程師都有 3 年以上醫療影像處理經驗?？蛻暨€關心交付質量如何，我們向他們展示了之前做過的一些軟件系統案例，包括AI相關的系統。

平臺采用了基于深度學習的卷積神經網絡（CNN）算法，通過訓練大量的標注影像數據，實現對肺部、腦部、骨骼等常見部位影像的病變檢測。核心功能包括影像上傳與預處理模塊、AI 輔助診斷模塊、診斷報告生成模塊、數據共享權限管理模塊。創新功能方面，我們加入了多模態影像融合分析功能，能將 CT、MRI 等不同類型的影像進行融合處理，提供更全面的診斷依據。

客戶關心 APP 能同時適配 iOS 和安卓嗎，我們說明平臺主要以 Web 端為主，同時開發了適配 iOS 和安卓的移動端應用，方便醫生在外出會診時查看影像。開發周期定為 6 個月，分為需求分析、算法訓練、系統開發、測試驗收四個階段，每個階段結束后都會向客戶提交階段報告。

在開發過程中，客戶提出想調整 AI 診斷的閾值，讓診斷結果更符合他們醫院的臨床標準，我們及時組織算法工程師進行參數優化，確保滿足客戶需求。關于數據安全，客戶非常重視，我們采用了國密 SM4 加密算法對影像數據進行加密存儲，同時通過了 ISO/IEC 27001 信息安全管理體系認證，保障數據在傳輸和存儲過程中的安全。

代碼版權歸客戶所有，上線后我們提供 1 年的免費維護服務，期間如果出現 bug，我們會在 24 小時內響應并修復。維護期滿后，維護費按照平臺年度開發費用的 15% 收取。后期如果客戶想加功能，比如遠程會診模塊，需要根據功能需求評估開發成本，額外收取費用。我們還會對醫院的醫護人員進行 3 次系統使用培訓，確保他們能熟練操作平臺的各項功能。

復盤這個項目，我們發現在算法訓練階段，由于部分罕見病例的影像數據不足，導致 AI 對這類病例的診斷準確率偏低，后續我們計劃與更多醫院合作，擴充影像數據庫，提升算法的泛化能力。這款平臺不僅緩解了基層醫院影像診斷人才短缺的問題，還促進了醫療資源的優化配置，未來我們會繼續研究聯邦學習技術，在不共享原始數據的前提下實現多中心數據聯合訓練，進一步提升 AI 診斷的準確率。

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