一、全域数据汇聚

整合全国三甲医院、基层医疗机构、科研机构、生物医药企业的多维度数据，涵盖影像数据（CT、MRI、X光）、病理切片、基因组数据、电子病历（EMR）、穿戴设备动态监测数据、公共卫生流行病学数据等。

构建跨区域、跨机构的数据交换标准与接口协议，支持DICOM、HL7、FHIR等国际医疗数据标准。

二、多模态数据治理

建立数据清洗引擎，自动剔除重复、噪声数据，修复结构化与非结构化数据中的逻辑错误。

开发医疗专用标注工具，支持影像分割（如肿瘤边界标注）、文本实体识别（如症状、药物实体提取）、时序数据标注（如ICU生命体征序列标注）。

采用区块链技术实现数据溯源，确保数据采集、标注、使用的全流程可追溯。

一、异构计算集群

部署超大规模GPU/TPU集群，支持千亿参数大模型分布式训练，提供单任务万卡级算力调度能力。

搭建医学影像实时推理引擎，单日可处理千万级影像切片分析需求，响应时间低于500ms。

二、云原生开发环境

提供JupyterLab、PyTorch/TensorFlow医疗定制版开发环境，集成预训练模型库（如Med-PaLM、BioBERT变体）、医学知识图谱API。

支持联邦学习框架，允许医疗机构在数据不出域的前提下联合建模，满足《个人信息保护法》合规要求。

一、全病程辅助决策系统

影像诊断：支持肺结节良恶性判别、脑卒中病灶定位、眼底病变分级等200+病种AI辅助检测，敏感度>98%。

病理分析：基于WSI全切片扫描数据，实现乳腺癌HER2表达分级、淋巴瘤亚型分类等高精度分析。

临床决策支持：整合指南文献、真实世界数据，生成个性化诊疗方案，提示药物相互作用风险。

二、多模态融合诊断

开发跨模态对齐算法，实现影像报告与病理描述语义关联，构建患者全息健康档案。

支持语音输入自然语言查询（如"45岁男性胸痛鉴别诊断"），输出概率化诊断建议与循证依据。