随着医学影像技术广泛推广，影像科医生需要处理的图像越来越多，工作负担不断增加。因此，为提高影像报告质量，减轻影像科医生工作量，借助人工智能技术，开发医学影像报告自动生成技术变得尤为重要。本项目针对X光片报告的自动生成开展研发，具体功能需求：

1) 通过和双方联系的医院合作，收集、整理、制作胸部X光片图文对的标准数据集，数量>1000份,隐私数据需脱敏。

2) 能识别常见胸部X光片中的异常问题10类以上，包括“双肺纹理增多、左/右肺可见片状影、左/右肺野见结节影、左/右肺见钙化灶、心影增大、胸膜增厚、主动脉迂曲钙化等”，并给出对应区域指示。

3) 测试集中报告中症状正常语句生成正确率>85%，症状异常语句生成正确率>95%，错误症状遗漏率<2%；或者实际人工测试中，自动生成的诊断报告80%达到、甚至超越了5年资专业放射科医生书写报告的水准。

4) 报告生成时间<10秒(显卡型号4090)

5) 对不同X光设备产生的图像具有兼容性，或者快速再训练试用的能力。

本项目目前还在筹备阶段。项目预计投入资金30万元，服务器有3台，服务器的GPU的型号3090。

一、预期应用场景

该技术为核心可以开发医院胸部X光片自动生成辅助助手，可以作为影像科医生出报告的参考，在影像科医生实际诊疗、教学、培训中，可以提高X光片报告的质量，提高他们工作效率。特别对于低年资、经验不够丰富、或者疲劳状态下的医生，这个技术对他们及时发现异常症状，减少出错概率有很大帮助，直接提高了诊断的质量。

二、经济和社会效益

通过将自然语言理解和计算机视觉分析核心技术赋能到医学影像报告应用场景，提高影像科医生的工作效率和阅片质量，环节高水平影像医生人力资源紧张的问题，对患者有利。

此外，该技术作为医学影像智能分析的一个典型示范，能给医学其他领域的智能化提供很好的参考价值。

一、资质条件

应征方需具备在人工智能、数据处理、大模型领域具有相关资质，具有至少三年的相关项目研究经验，具有人工智能相关论文和主持负责过相关人工智能项目。

二、科研能力

    应征方需拥有一支高水平的研发团队，团队成员应具备计算机科学、人工智能、自然语言处理等相关领域的专业背景和丰富经验。

三、项目时限

    项目应在签约后12个月内完成初步实施。

四、后期支持：

应征方需提供至少一年的技术支持及模型优化。

五、产权归属福建云视界

六、数据安全：

应征方需确保在项目实施过程中，客户数据的安全性和隐私性，遵循相关法律法规。