栏目介绍

山东医学科技奖是由山东省医学会设立，经山东省科技厅备案的全省医药卫生行业权威科学技术奖项。该奖项下设医学科技进步奖、医学科技进步青年奖、医学科技成果推广应用奖、医学新技术奖、医学疑难病例诊治奖五个奖种，旨在激励为山东医药卫生事业进步作出杰出贡献的医学科技工作者。自2003年创立至今，已累计授奖2070项，有力彰显了我省医学科研领域的自主创新能力与整体发展水平。

为深入贯彻落实国家创新驱动发展战略和健康中国建设部署，充分展现2025年度我省医学科技工作者在关键技术攻关、科研成果转化与临床实践突破方面取得的重要成就，山东省医学会特开设【科技奖成果展】专栏，对2025年度山东医学科技奖一、二等奖获奖项目进行推介。

项目名称：多模态AI与大数据协同驱动的胸部肿瘤诊疗体系的建立与应用

项目编号：2025-A-0225

完成人：田辉，邢鲁民，李永猛，孙东峰，晋凯，邱建昊，张展

完成单位：山东第一医科大学第一附属医院

一

项目简介

本项目由山东第一医科大学第一附属医院（山东省千佛山医院）完成，聚焦我国胸部肿瘤诊疗精准性不足、数据孤岛及AI落地难等瓶颈，构建了“临床大数据-诊疗模型-临床应用”一体化智能解决方案。项目以多模态数据融合为基础，通过可信计算与联邦学习保障数据安全，研发了多模态联合特征算法与临床知识图谱，实现了覆盖智能筛查、精准诊断、术前规划及术后康复的全周期诊疗体系。自2022年启动以来，已服务超5000例患者，诊断准确率达95%以上，临床采纳率超80%，有效提升早筛率与诊断效率，并在省内多家医院推广，为医疗数字化转型提供了可复制的“山东经验”。未来将拓展至其他癌种，持续助力精准医疗与分级诊疗。

二

研究成果

本项目构建的分布式智能分析架构已通过国家信息安全三级等保认证，通过硬件级安全隔离与联邦学习确保数据“可用不可见”，实现零泄露。多模态融合算法在公开及自建数据集上验证，特征融合AUC达0.91-0.93，诊断准确率95.3%，泛化能力优于国内同类算法。系统运行高效稳定，算力利用率85.7%，临床推理响应时间低于3秒，模型训练时间缩短近30%。

在临床应用方面，系统在院内累计服务超5000例患者，替代30%人工初筛工作，使影像初筛时间从15分钟缩短至3分钟，病理诊断一致性显著提升。同时，胸外科术前规划效率提高40%，术后并发症发生率下降12%，患者平均住院时间减少1.5天。在基层及市级医院的多中心推广中，系统将早期筛查准确率从65%提升至88%，并助力EGFR突变患者的靶向药物匹配度达到95%，有效提升诊疗同质化水平。

项目已形成系列知识产权，在国内外核心期刊发表论文10余篇，申请发明专利5项，获得软件著作权3项，并参与制定了相关行业标准。综上，本项目所构建的“数据安全共享-多模态融合分析-全周期临床应用”体系，有效解决了胸部肿瘤诊疗中的关键瓶颈，为医疗领域的数字化转型提供了可落地、可推广的系统性解决方案。

三

推广应用（以及转化成果或经济社会效益）

本项目自2022年启动，已在山东省内多家医院稳定应用，累计服务患者超5000例。体系通过联邦学习等技术，在保障数据安全前提下，实现跨机构多模态数据协同分析与调用。智能筛查使CT微小病灶检出率提升20%，替代30%人工初筛；精准诊断将病理判断一致性Kappa值从0.78提升至0.89，EGFR突变患者靶向药物匹配度达95%；术前规划使复杂手术方案制定时间从2小时压缩至40分钟；术后康复模块将患者随访依从性提高40%，并发症发生率下降12%。在基层医院，早期筛查准确率从65% 提升至88%，有效缩小了区域诊疗差距。体系与医院现有系统深度集成，临床采纳率超80%，年均节省医疗成本超百万元，形成了可推广的数字化转型范例。

栏目介绍

山东医学科技奖是由山东省医学会设立，经山东省科技厅备案的全省医药卫生行业权威科学技术奖项。该奖项下设医学科技进步奖、医学科技进步青年奖、医学科技成果推广应用奖、医学新技术奖、医学疑难病例诊治奖五个奖种，旨在激励为山东医药卫生事业进步作出杰出贡献的医学科技工作者。自2003年创立至今，已累计授奖2070项，有力彰显了我省医学科研领域的自主创新能力与整体发展水平。

为深入贯彻落实国家创新驱动发展战略和健康中国建设部署，充分展现2025年度我省医学科技工作者在关键技术攻关、科研成果转化与临床实践突破方面取得的重要成就，山东省医学会特开设【科技奖成果展】专栏，对2025年度山东医学科技奖一、二等奖获奖项目进行推介。

项目名称：多模态AI与大数据协同驱动的胸部肿瘤诊疗体系的建立与应用

项目编号：2025-A-0225

完成人：田辉，邢鲁民，李永猛，孙东峰，晋凯，邱建昊，张展

完成单位：山东第一医科大学第一附属医院

一

项目简介

本项目由山东第一医科大学第一附属医院（山东省千佛山医院）完成，聚焦我国胸部肿瘤诊疗精准性不足、数据孤岛及AI落地难等瓶颈，构建了“临床大数据-诊疗模型-临床应用”一体化智能解决方案。项目以多模态数据融合为基础，通过可信计算与联邦学习保障数据安全，研发了多模态联合特征算法与临床知识图谱，实现了覆盖智能筛查、精准诊断、术前规划及术后康复的全周期诊疗体系。自2022年启动以来，已服务超5000例患者，诊断准确率达95%以上，临床采纳率超80%，有效提升早筛率与诊断效率，并在省内多家医院推广，为医疗数字化转型提供了可复制的“山东经验”。未来将拓展至其他癌种，持续助力精准医疗与分级诊疗。

二

研究成果

本项目构建的分布式智能分析架构已通过国家信息安全三级等保认证，通过硬件级安全隔离与联邦学习确保数据“可用不可见”，实现零泄露。多模态融合算法在公开及自建数据集上验证，特征融合AUC达0.91-0.93，诊断准确率95.3%，泛化能力优于国内同类算法。系统运行高效稳定，算力利用率85.7%，临床推理响应时间低于3秒，模型训练时间缩短近30%。

在临床应用方面，系统在院内累计服务超5000例患者，替代30%人工初筛工作，使影像初筛时间从15分钟缩短至3分钟，病理诊断一致性显著提升。同时，胸外科术前规划效率提高40%，术后并发症发生率下降12%，患者平均住院时间减少1.5天。在基层及市级医院的多中心推广中，系统将早期筛查准确率从65%提升至88%，并助力EGFR突变患者的靶向药物匹配度达到95%，有效提升诊疗同质化水平。

项目已形成系列知识产权，在国内外核心期刊发表论文10余篇，申请发明专利5项，获得软件著作权3项，并参与制定了相关行业标准。综上，本项目所构建的“数据安全共享-多模态融合分析-全周期临床应用”体系，有效解决了胸部肿瘤诊疗中的关键瓶颈，为医疗领域的数字化转型提供了可落地、可推广的系统性解决方案。

三

推广应用（以及转化成果或经济社会效益）

本项目自2022年启动，已在山东省内多家医院稳定应用，累计服务患者超5000例。体系通过联邦学习等技术，在保障数据安全前提下，实现跨机构多模态数据协同分析与调用。智能筛查使CT微小病灶检出率提升20%，替代30%人工初筛；精准诊断将病理判断一致性Kappa值从0.78提升至0.89，EGFR突变患者靶向药物匹配度达95%；术前规划使复杂手术方案制定时间从2小时压缩至40分钟；术后康复模块将患者随访依从性提高40%，并发症发生率下降12%。在基层医院，早期筛查准确率从65% 提升至88%，有效缩小了区域诊疗差距。体系与医院现有系统深度集成，临床采纳率超80%，年均节省医疗成本超百万元，形成了可推广的数字化转型范例。