近日，记者从北京胸科医院、北京同仁医院了解到，两家医院正基于已建成的高质量专病数据集，“训练”医疗智能体。

胸科医院聚焦肺结核影像诊断智能化升级，已建成包含两万例患者、450万张薄层CT影像的精标注数据集。胸科医院院长李亮介绍，该院牵头制定了涵盖病灶形态、分布特征等在内的17个标注标签。来自全国多家医院的100多名医生参与了标注工作。

基于这些数据，胸科医院正在“训练”肺结核影像诊断智能体，预计今年底推出初步版本。届时，肺部CT影像可由智能体自动判读，给出结核病概率提示。“更长远的目标是研发全肺部疾病智能体，覆盖肺结节、肺癌、慢阻肺、肺炎等主要疾病，数据集规模将扩展到10万例，研发周期大约一年半到两年。”李亮说。

同仁医院依托自建的4个眼科大型队列研究，构建了涵盖近视、青光眼、白内障及糖尿病视网膜病变等主要眼病的核心数据资产。该院眼科智能影像和远程医疗中心主任邵蕾介绍，目前正在研发新一代诊疗智能体，核心突破在于超越了单一的诊断辅助功能，转向针对个体差异的精准治疗决策。“同病异治是临床面临的挑战，不同患者对药物的反应存在差异。希望通过人工智能对海量、高质量数据集的深度挖掘，实现对疗效异质性的前瞻性预测。”

首都医科大学公共卫生学院教授郭秀花表示，高质量数据集的价值在于将海量临床资料转化为标准化、可计算的结构化数据，有助于“训练”出更精准的辅助诊疗智能体。但医疗机构使用数据必须严守伦理和患者个人信息保护边界，在合规脱敏前提下实现价值转化。（记者 柴嵘）