大家好，我们是成都小火科技公司，今天是2025年11月5日，星期三。上个月参加医疗行业展会时，多家医院的负责人都提到基层医院影像诊断人才短缺，很多疑难影像需要送到上级医院，导致诊断周期长，影响患者治疗，他们希望有一套能辅助诊断且实现数据共享的平台，这促使我们希望开发医疗行业 AI 影像诊断与数据共享平台的定制开发工作。

有一家县级医院，之前因为影像科医生不足，很多CT影像需要外聘专家诊断，不仅费用高，还经常出现诊断延迟的情况。我们团队与这家医院的影像科主任和信息科负责人多次沟通，明确平台的开发目的是通过 AI 算法辅助医生进行影像诊断，提高诊断效率和准确率，同时搭建安全的数据共享通道，让不同医院之间能合规共享患者影像数据，避免患者重复检查。

开发初期，客户就问我们有多少技术人员投入这个项目，我们告知会组建 15 人的专项团队，其中包括 5 名算法工程师、3 名后端开发、3 名前端开发、2 名测试工程师和 2 名产品经理，核心算法工程师都有 3 年以上医疗影像处理经验。客户还关心交付质量如何，我们向他们展示了之前做过的一些软件系统案例，包括AI相关的系统。

平台采用了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法，通过训练大量的标注影像数据，实现对肺部、脑部、骨骼等常见部位影像的病变检测。核心功能包括影像上传与预处理模块、AI 辅助诊断模块、诊断报告生成模块、数据共享权限管理模块。创新功能方面，我们加入了多模态影像融合分析功能，能将 CT、MRI 等不同类型的影像进行融合处理，提供更全面的诊断依据。

客户关心 APP 能同时适配 iOS 和安卓吗，我们说明平台主要以 Web 端为主，同时开发了适配 iOS 和安卓的移动端应用，方便医生在外出会诊时查看影像。开发周期定为 6 个月，分为需求分析、算法训练、系统开发、测试验收四个阶段，每个阶段结束后都会向客户提交阶段报告。

在开发过程中，客户提出想调整 AI 诊断的阈值，让诊断结果更符合他们医院的临床标准，我们及时组织算法工程师进行参数优化，确保满足客户需求。关于数据安全，客户非常重视，我们采用了国密 SM4 加密算法对影像数据进行加密存储，同时通过了 ISO/IEC 27001 信息安全管理体系认证，保障数据在传输和存储过程中的安全。

代码版权归客户所有，上线后我们提供 1 年的免费维护服务，期间如果出现 bug，我们会在 24 小时内响应并修复。维护期满后，维护费按照平台年度开发费用的 15% 收取。后期如果客户想加功能，比如远程会诊模块，需要根据功能需求评估开发成本，额外收取费用。我们还会对医院的医护人员进行 3 次系统使用培训，确保他们能熟练操作平台的各项功能。

复盘这个项目，我们发现在算法训练阶段，由于部分罕见病例的影像数据不足，导致 AI 对这类病例的诊断准确率偏低，后续我们计划与更多医院合作，扩充影像数据库，提升算法的泛化能力。这款平台不仅缓解了基层医院影像诊断人才短缺的问题，还促进了医疗资源的优化配置，未来我们会继续研究联邦学习技术，在不共享原始数据的前提下实现多中心数据联合训练，进一步提升 AI 诊断的准确率。

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