近年来，以深度学习、大模型为代表的新一代人工智能技术彰显巨大优势， 成为众多 行业转型发展、提质增效的引擎，正加速推动人类社会从万众互联走向万众智联，从数字 经济转向数智经济，从信息时代迈向智能时代。 当前，数据作为关键生产要素的价值日益凸显。数据既是人工智能重要的学习资源，又是 AI 模型知识与智能的生成基础，还是 AI 产业发展的核心要素。数据要素应用广度和 深度大幅拓展，在经济发展领域数据要素乘数效应愈发显现。数据的质量、数量、多样性 等直接影响 AI 模型的可靠性、准确性与泛化性。但在医疗行业，数据治理难、共享难、应 用难、安全风险大等问题尤为突出，严重阻碍医疗人工智能的深入发展和推广应用，亟待 解决。

采用“云、网、边、端”架构，创新异构兼容算子算力、知识融合算法模型、智能联 邦学习机制、训推评测一体方法、多级互联服务模式等，建成国内首个自主可控医疗人工 智能公共服务平台，具有数据分布式存储、模型跨平台训练、系统云边端推理、产品多中 心应用等特点。 1. 研制联邦学习算法，推动数据要素共享。针对异构数据分布不均、节点算力参差不 齐等问题，基于 ModelArts 人工智能开发平台，研发图像分割、特征分类、基因组学等 6 种联邦学习算法，统一调度和协同使用部署在总平台及子平台的数据、算力、存储等资源， 实现参数聚合、协同训练与负载均衡，释放更多数据潜能。 2. 数据协同与复用。提出基于统一本体语义架构的通用数据模型和标准治理体系，研 发系列医学数据分析工作流、工具软件与安全隐私保护系统。汇聚治理解放军总医院多个 医学中心住院病历，完成多模态医疗数据精细标注和共享使用，推动更多数据赋能人工智 能。 3. 数据融合创新。研发心、脑、胸、腹等系列医学影像人工智能医疗器械产品，形成 了“研究方向、研究方案、伦理审查、治理数据、标注审核、算法模型、测试产品、临床 实验、知识产权”标准化研发模式、工程化实现流程和规范化临床评价，具有突出的示范 应用与推广价值。

技 术 创 新 方 面， 聚 焦 医 疗 健 康 AI 领 域， 自 主 研 发 集 成 EIhealth 医 疗 智 能 体， Modelarts 一站式 AI 开发平台，智能联邦学习算法，MindSpore 模型框架等，致力于高 阶算子、平台底座、模型算法以及云网边端整体架构的研究、探索与实践。 应用创新方面，发挥各成员医院资源优势，构建闭环研发模式，快速适配临床需求， 加快产品落地应用。同时采取云端、线上、边侧等推理模式，面向各级医疗机构赋能，加 强基层诊疗能力，提高医疗服务质量。 模式创新方面，坚持理工医信融合创新， 围绕医疗健康行业人工智能筛查、辅助诊断 以及临床决策等系统的设计、研发、测试、应用和评价等进行技术创新、平台构建和模式 探索，率先形成一套符合国情、引领行业的工作流程和标准规范。

经济效益方面，公共服务平台连接了解放军总医院、北京天坛医院、同仁医院、北京 大学第一医院、北京肿瘤医院、郑大一附院以及中国食品药品检定研究院等 7 家全国知名 医院和权威检验机构，AI 产品推广到全国 7 大区域 29 个省市自治区 240 家医疗机构，预 计累计服务 1000 万人次。产业化经济效益 3900 万，产学研合作签约数 1 项，签约金额 155 万元。 社会效益方面，平台支撑 2 个新基地拓展与机构建设：“医疗大数据应用技术”国家 工程研究中心、“人工智能医疗器械研究与评价”国家药监局重点实验室；支撑国家级科 研项目和课题 7 个，省部级科研项目和课题 7 个；新增设备 608 台套，价值 5810 余万元； 新通过 CNAS 或 CMA 认可的产品检测报告 9 个，CNAS 或 CMA 认可的项目软硬件成果第 三方测试报告 6 个，产品临床试验报告 6 个；获发明专利 25 项，软件著作权登记 47 件， 发表论文 42 篇；获人工智能医疗器械注册证 3 个；制定首批人工智能医疗器械国家行业 标准 6 项，团体标准 4 项。公共服务平台为基层医疗机构优化就诊流程、健全救治体系、 增强业务能力、提升服务质量持续聚能、精准释能、全面赋能，有力提升广大人民群众和 部队基层官兵就医就诊的满意度和获得感，有力推动我国医疗健康行业的智能化建设和高 质量发展。