针对目前医疗影像的智能诊断系统功能单一化，医疗数据匮乏等问题，特建立该智能医疗影像综合诊断系统。将与多个医院建立密切合作关系，建立大规模病类繁多、成像设备多样的医学影像数据库。应用于医疗行业，近年来，国家发布多条全国性政策和医疗人工智能专项政策，充分体现国家层面上对 AI+医疗领域的重视。2018年4月，国务院办公厅印发国家卫健委等部委研究起草的《关于促进“互联网++医疗健康”发展的意见》。《意见》释放出多重政策利好：1)承认“互联网医院”的合法性；2)支持处方外流；3)推进“互联网+”医保结算服务。此外，医疗电子信息的“确权”研究工作正在进行；《意见》明确，到2020年，二级以上医院普遍提供分时段预约诊疗、智能导医分诊、候诊提醒、检验检查结果查询、诊间结算、移动支付等线上服务。针对医疗成像设备生成的结构化图像（超声影像、CT图像）以及下游任务的需求设计不同的通用算法，能够实现该类型成像设备和任务需求通用的疾病检测；将上述多个通用算法组成一个广义上的AI+医疗图像通用识别算法，用于检测人体多个不同部位的医疗图像，以实现不同任务需求，完成通用算法模型的设计。本系统建立了一个综合各种医疗影像的诊断系统，对身体各个部位的超声、CT等医疗影像建立通用算法，并能够通过后续输入的图像对算法进行进一步的学习，提高算法泛化能力，已达到国内先进水平。目前本产品的成熟度已达5级，形成了分系统，在哈尔滨肿瘤医院进行的功能展示，证明可行。 据中国电子学会统计数据显示，到2021年医疗人工智能行业市场规模将达到75.3亿元。该系统符合国家政策及各领域的需求，依托本系统建立“互联网医院”，以系统本身综合的医疗数据类型接口帮助医院及患者进行医疗图像的辅助诊断，弥补城乡区域医院的“有图像不会看”的缺点，通过逐步推广可实现极大的经济效益。

哈尔滨工程大学

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。