深耕医疗AI赛道，聚焦临床科研转化。近日，东华医为AI赋能临床诊疗的相关科研成果，正式发表于国际权威医学期刊《Chinese Medical Journal》（《中华医学杂志》英文版，简称 CMJ）。该成果为东华医为AI研发部临床科研团队联合多学科团队研发的肠镜诊疗智能辅助方案，当前我国肠镜检查年开展量超2000万例，伴随检查量持续增长，提升诊疗规范性、优化医疗资源配置成为亟待解决的课题，此项研究成果为该领域突破提供了相关技术方案。

CMJ由中华医学会主办，是我国拥有百年以上历史并连续出版的英文医学综合期刊，被Web of Science核心合集收录，最新影响因子7.3，稳居JCR Q1区，是我国医学研究开展国际交流的重要学术窗口。

该研究聚焦于肠镜诊疗过程中的辅助决策支持。研究团队基于分层多标签深度学习框架，结合临床诊疗逻辑与自然语言处理技术，构建了肠镜报告智能分析模型。

研究过程中，团队从30余万例肠镜诊疗数据中筛选高质量病例样本，基于BERT-base-Chinese、ERNIE-3.0-base-zh等中文预训练模型进行多轮训练与优化。最终采用ERNIE-3.0-base-zh模型作为核心算法架构。

在测试数据集中：模型癌症识别准确率为100%，正常病例识别率为99.16%，综合准确率为90.18%。同时，研究团队在5家外部医院开展多中心验证，纳入3177例病例进行独立测试。结果显示，该模型在不同医疗机构数据环境下具有较好的稳定性和适应性。

本研究采用分层多标签策略，尽可能贴近临床医生的实际诊疗思维路径，在保证模型性能的同时增强结果可解释性，系统可对肠镜报告进行结构化解析，并结合诊疗指南提供辅助建议，旨在为临床规范化诊疗提供技术支持。

此次肠镜诊疗智能辅助方案的研究突破，并非单点技术探索，而是东华医为医疗AI全产品矩阵技术积淀的成果。近年来，东华医为AI研发团队围绕医疗场景实际需求开展相关技术研发工作，涉及科研数据管理、专病数据库建设、多中心科研数据采集、生物样本库管理系统及受试者入组推荐系统等多个方向，构建起覆盖科研支撑、临床辅助、数据管理全链路的医疗AI成熟产品矩阵。

未来，东华医为将持续以创新为核心，深耕医疗AI赛道，立足现有产品体系，持续拓展AI技术在医疗服务、临床、科研等场景的落地，以全链路医疗AI解决方案赋能医院智慧化建设。