在心血管内科临床数据标注中，金标准 的核心是 标注结果能被临床实践公认、可重复验证、且能准确反映疾病本质 （如诊断、病变特征、临床结局）。由于心血管数据具有高度专业性（如冠脉影像的斑块性质判断依赖解剖和病理知识）、多模态关联性（如心电与影像需...

选择合适的心血管内科临床数据进行 AI 验证，核心是 让数据与 AI 模型的临床目标、验证场景、预期价值高度匹配 ，避免因数据 不适用 导致验证结果失真（如用单一中心的简单病例验证 AI 在基层复杂场景的有效性）。具体需遵循 目标导向、场景适配、特征覆盖、...

一、明确心血管数据质量的核心评价维度 需先定义 高质量数据 的标准，针对心血管场景，核心维度包括： 准确性 ：数据真实反映患者状态（如心电图波形未因设备故障失真，超声测量值与实际解剖一致）； 完整性 ：关键信息无缺失（如心梗患者需包含发病时间、肌...

一、患者基线与临床特征数据：确保模型在多样化人群中泛化 这类数据用于验证 AI 模型在不同人群中的适用性，避免因 训练数据偏倚 导致模型仅对特定群体有效（如仅适用于年轻患者或典型病例）。 人口学与基础信息 核心数据：年龄（覆盖全年龄段，尤其需包含75...

一、以 临床需求为导向 设计科学的临床试验 AI 工具的临床验证不能仅停留在 技术指标达标（如准确率、灵敏度），而需紧扣临床实际问题，通过严谨的试验设计证明其对诊疗流程的优化价值。 优先采用前瞻性随机对照试验（RCT） 回顾性研究（基于历史数据）易受...

一、技术突破：从辅助工具到临床决策核心 多模态 AI 重构诊疗流程 复旦大学附属中山医院研发的 观心大模型 CardioMind 上海市人民政府 通过整合心电图、超声影像、实验室检查等多模态数据，实现了从病史采集到辅助诊断的全流程智能化。例如，在模拟问诊中，...

一、诊断辅助：提升影像与功能评估的精准性 心血管疾病的诊断高度依赖影像和功能指标（如心电图、超声、冠脉影像等），AI 通过深度学习等技术，可显著提升这些数据的分析效率和准确性。 心电图（ECG）自动分析 心电图是心血管疾病最基础的检查，AI 可通过深...

一、干燥综合征（SS）：超声 + AI 实现无创精准诊断 案例背景 ： 干燥综合征（SS）是我国最常见的自身免疫病之一，但传统诊断依赖有创的唇腺活检，且病理判读误差大。中山大学孙逸仙纪念医院莫颖倩教授团队开发的 涎腺超声联合 AI 病理辅助系统 ，通过 无创...

AI 在风湿免疫科的辅助诊断中，核心价值在于解决 疾病早期识别难、多系统受累判断复杂、与其他疾病鉴别困难 等问题。通过整合临床症状、实验室指标、影像学特征、病理数据等多维度信息，AI 能显著提升诊断的准确性、效率，尤其对不典型病例和早期病变的识别...

风湿免疫科疾病（如类风湿关节炎、系统性红斑狼疮、强直性脊柱炎等）多为自身免疫性疾病，具有 病因复杂、病程迁延、个体差异大、需长期动态管理 等特点。AI 通过整合多维度数据（临床症状、实验室指标、影像特征、基因信息等），在疾病的早期识别、精准评估...