医疗影像AI落地难数据应用有“三痛”( 二 )

2025-12-26

而事实上，中国的医学数据看似很多，但是可用性并不高，正是因为存在被污染、信息不健全、难以标准化的三大“痛点” 。东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示，在多中心的数据库建立过程中，经常出现对同一医学问题的不同说法。他认为需要经过几年的时间，完成行业标准的工作。

另一方面数据的不统一还存在一定的客观原因，例如不同品牌的仪器成像机理和标准不同，因此对于同一病灶输出的影像并不相同，这也大大提高了数据库标准化的难度。

为此专家呼吁相关机构进行数据的标准化工作。 “整个医学人工智能的基础是大数据，大数据的基础是我们数据样本的标准库是否建立。 ”国家卫生健康委员会规划信息司信息处处长沈剑锋表示，标准的医学影像数据库不仅应该对数据进行标准化，还应该对病灶有清晰的标注，且兼顾年龄分布、疾病分类等其他维度的信息。

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