Kaiyun官方案例分享 AI+医疗高质量数据助力开启医疗智能化新篇章医疗健康是人工智能率先落地的行业之一。据统计，到2030年，全球医疗Al市场规模有望达到1879.5亿美元。目前，AI已经在辅助诊断、药物开发、数据管理、临床决策等多个医疗健康领域取得明显成果。

　　通过AI赋能，一方面可以提高医疗效率、降低成本；另一方面可以提高医疗质量，为患者带来更好的治疗效果与诊疗体验。

　　数据堂面向诊疗端、药品研发、科学护理等环节提供高质量的数据服务与专业化的标注工具。本期案例我们将分享多种类型的医疗数据需求与处理方案，来看一下数据堂是如何帮助客户成功解决问题的吧。

　　客户是国内一家热门的健身APP开发团队，正在布局基于轻医疗健身场景的生成式AI大模型。客户需要采集100万组专业运动健身医疗问答数据，要求包含用户询问内容以及专家答复信息，覆盖健康、瘦身、运动、医疗等范围。

　　目前，市面上拥有规模性的专业医学标注人员的公司非常少。该项目需要大量具备医学多学科专业的人员，进行问答内容的采集，并确保数据标注量级和质检准确性。

　　数据堂项目团队借助多年医学项目采集实战积累以及医学资源招募能力，迅速筛选出400人次医疗专业标注人员，极大保证了数据质量与效率。在短短一个月时间内，成功交付客户。

　　该客户正在从事某类疾病药物研究，需要对5000份英文医疗文献进行标注，要求标注人员在完成文献阅读后，进行问答内容的填写以及包括疾病、基因、流行病学指标、样本量、研究方向等标签的标注。

　　本项目中的文献内容以及问答总结文本、标签等内容均要求英文形式呈现，并且文献具有隐私性，严禁泄露。

　　数据堂快速筛选并组成一支专业的符合客户要求的标注团队。为保障数据安全，严防数据泄露，该项目选择在自有的数据标注基地进行处理，基地设有保密室，符合数据安全服务环境。

　　客户是一家全球知名的医疗检测仪器研发公司，需要对检测仪器进行智能化升级，以快速应对肿瘤早期筛查。要求对九种细胞进行标注，总数量7万张。客户为响应医疗领域科创专项规划，期望在两周内完成数据交付。

　　由于时间紧迫，并需对多种细胞进行对应标注，例如，乳杆菌与相对杂菌进行对应数量同等标注；同时，有些菌丝被其他细胞覆盖，同样需要进行标注。因此，需要大量专业领域内人员在短期内高效完成标注任务并确保标注质量。

　　数据堂AI智能研发团队针对半自动化标注平台进行医疗领域细胞预识别能力开发。通过智能化预标注及专业人员交叉质检的方式，以极低成本超前完成数据交付，全量验收通过。

　　随着电子病历的普及，医生要花很多时间用在处理电子病历上。这带来的复杂性和耗时性是医生职业倦怠和工作不满意的重要原因。客户是全球规模较大的从事医疗领域语音识别等软件业务的公司，为患者精准呈现智能诊疗语音交流内容，需要对医疗语音数据进行纠错标注。

　　客户所提供实例为患者与专家语音沟通过程，需要对会诊对话进行语音转写。然而，医患沟通过程中经常夹杂着大量的专业术语名词，且市面上已有的标注工具对医疗语音预识别效果不佳。

　　数据堂自主研发的语音预识别能够做到高效、高准确率的自动化转写，极大的帮助客户降本增效，后经由医疗领域专业标注人员进行快速纠错标注Kaiyun官方网站，完成校正。

　　很多医疗企业对于数据管理和安全保障方面有着较其他行业更为严格的监管举措。客户希望可以将数据标注与管理工具可以部署到自己的平台，同时，满足自己多类型、多流程、多角色管理的要求。

　　AI在医疗行业的应用并未广泛普及，医疗数据处理工具尚未成熟，数据的安全性、隐私性以及系统的可靠性、稳定性等都是客户非常关注的问题。

　　数据堂团队在深入了解客户需求后，向客户推荐了自研的数据标注平台数加加Pro。数加加Pro可以帮助客户完成2D&3D医学影像、电生理、光学扫描、语音、视频、文本等多类型数据标注需求。

　　随着全球医疗企业与研发机构不断利用先进的AI技术赋能行业并解决核心痛点，进一步加大研发进度，我们相信，度共同驱动下，通过更高质量的专有数据集，“AI+医疗”可以快速取得在新趋势、新场景下的融合与创新成果，未来也将呈现更多新技术、新产品、新应用。