林才
新质医疗-烧伤及创面修复智能体
报告人:林才
所在单位:温州医科大学
报告人简介:长期从事烧伤与创面修复临床实践及相关研究，主持国家人工智能应用中试基地（医疗）重点项目、中国科协“智惠行动计划”、浙江省“领雁”科技攻计划、浙江省自然基金重点项目等40余项，以第一或通讯作者在国内外重要期刊发表论文 70 余篇，授权专利、软著30余件，牵头/参与完成专家共识5项、团标3项，最早在烧伤领域系统开展VSD技术并提出“双相血流调节效应”假说。主持成果获浙江省科技进步三等奖，浙江省医药卫生科技二等奖，“百皮速”青红膏”AIMS”等多个创新成果实现产业转化或推广应用。连续两年带领烧伤外科进入中国医院科技量值专科排名百强前十（最高第六位），作为创面修复科核心成员获国内首个创面修复国家重点专科建设项目。
报告摘要:
目的：烧伤创面诊疗领域面临诸多挑战，例如患者群体庞大、治疗成本高昂、基层医疗机构资源匮之、病因复杂多样、创面类型繁多、监测过程不连续以及临床评估主观性强等问题。当前以人工智能、大数据、机器人技术为代表的新一轮科技革命，正驱动医疗健康领域向〝新质生产力〞阶段跃迁，新质医疗应运而生。本研究旨在构建一个基于人工智能技术的烧伤及创面修复智能体，通过深度学习算法实现创面关键特征的量化分析，建立标准化的创面评估体系，从而为创面愈合过程提供精准化、个体化及远程化的诊疗方案，最终实现烧伤及创面专病的全生命周期智能化管理。
方法：首先，通过多信息采集终端，收集全国各创面修复中心、烧伤中心、基层单位大样本急慢性创面病例，建立基于创面图像的形态学与相关诊断标准化数据库。其次，实现图像采集的标准化。通过深度学习技术对图像数据进行标准化的处理与质量提升。再次，建立基于深度学习技术的算法模型，自动量化创面的关键特征信息。通过深度学习技术提取创面图像中的关键特征信息识别创面的类型。根据创面类型和量化结果，结合专病知识图谱给子Al辅助诊疗的建议。最后，结合电子病历内的患者数据等信息，使用深度学习算法构建愈合风险预测模型，并动态生成个性化干预方案。
结果：针对创面成因复杂及类型众多、医生评估主观性强的问题，一是本研究完成了《创面图像数据采集，与数据协议指南》(T/NAHIEM 120—2024)团体标准的编制，归口为全国卫生产业企业管理协会，填补了国内空白。二是完成构建了创面诊疗信息存储、采集系统。目前系统完成了创面图片采集和标记近15000张，是目前国内第一个基于Al标准化创面图片分析数据库。三是完成烧伤及创面修复智能体 的研发，以自研创面量化分析多模态大模型为核心，无缝整合DeepSeek基座模型
结论：本研究通过构建烧伤及创面修复智能体，实现了多源异构医疗数据的深度融合与智能决策支持。研究结果表明，该平台能够显著提升创面修复全流程管理的精准性和效率，为临床实践提供了可靠的量化评估工具。该平台的推广应用将有助于建立创面标准化诊疗体系，促进分级诊疗制度下基层医疗机构与上级医院的协同服务模式转型，在提升临床疗效的同时产生显著的社会经济效益。
