夜雨聆风
人工智能赋能中小企业案例：
面向医疗行业应用的AI辅助听诊系统
岱家山数智传感产业加速器：
当人工智能浪潮席卷各行各业，技术与场景的深度融合正催生无限可能。从工业生产的智能升级到民生服务的精准赋能，人工智能已从前沿概念落地为驱动发展的实际力量。
岱家山加速器通过“工业和信息化部政务服务平台”转载系列典型案例，将聚焦不同领域，生动展现了人工智能在破解行业痛点、激活发展动能中的独特价值，为更多行业的智能化转型提供了可借鉴的实践样本。
期待这些标杆实践能为更多中小企业提供启示，共同探索人工智能与实体经济深度融合的“岱家山方案”。
今日案例——面向医疗行业应用的AI辅助听诊系统
应用需求
当前医疗服务面临资源供给不足、质量不均衡的突出挑战。临床实践表明，多种疾病在早期阶段即可通过心肺听诊发现特征性声音信号，此时干预治疗往往效果显著。然而，传统心肺听诊高度依赖医生个人经验，存在主观性强、过程不可记录、难以复现等局限，严重制约了远程医疗应用，并导致电子病历缺乏客观化的心肺音数据支撑。为此，广东省深圳市某医疗科技企业联合北京某高校创新研发了集“电子听诊器+AI算力盒+智能一体机+云计算与监控平台”于一体的AI辅助听诊系统。该系统通过高保真数据采集、边缘计算与AI智能分析，自动生成标准化心肺音图报告，有效补充电子病历中的客观听诊数据，同时通过精准分诊有效避免过度检查，降低医保支出与患者负担，助力基层医疗的智能化升级与普惠化发展。
具体举措
（一）构建AI听诊基础网络平台
构建听诊基础网络平台，涵盖高保真听诊器、传输模块、边缘计算AI算力盒、智能一体机（数据执行端）、管控平台以及远程服务端。通过听诊器采集患者心肺音数据，应用边缘算力盒进行前端预处理，智能一体机连接云计算平台并接收辅助诊断结果，实现数据采集、分析、报告输出的闭环流程。
（二）研发高保真听诊信号采集硬件
自研高保真低衰减听诊音信号采集硬件，设备在总谐波失真、信号衰减等关键性能上超出国家标准高达6倍，具备强抗干扰拾音能力，支持隔衣听诊，实现心音、肺音的清晰采集，同时支持一对多无线传输，覆盖半径达30米，为AI模型训练提供了高质量数据基础。
（三）开发面向医院应用功能模块
基于医院实际业务需求开发三大功能模块。一是管理平台模块，主要管理患者信息、医生工作量、疾病分类等，支持临床数据增添、电子听诊病历完善、回溯患者病程记录；二是数据采集模块，通过触屏操作，毫秒间完成心脏及肺前后不同部位的听诊音数据采集与存储；三是辅助诊断模块，通过对采集数据的分析，秒级生成结构化听诊报告，并形成辅助诊断心音图与肺音图，通过双屏协同实现医患同步沟通。
（四）建立数据闭环与模型优化演进机制
系统支持医疗机构与个人用户间的双向信息互通，为持续优化提供数据基础。设备在医院、社康及个人端多级部署，通过大量临床数据对模型进行超千次迭代优化，心音异常识别准确率提升至92.68%。目前，系统已收集超10万次用户体验及数百万份反馈，建立了持续的产品优化、模型迭代与市场验证机制。
图 AI辅助听诊系统
技术应用
一是采用LSTM循环神经网络处理长序列心肺音数据，通过引入细胞状态和门控机制有效保存和更新长期信息，有效解决传统RNN在处理长序列数据时面临的长期依赖问题。二是采用适用于移动设备轻量级卷积神经网络（Mobile Net），该神经网络具有更高的计算效率和更小的模型尺寸，在移动设备上实现高精度的图像识别任务。
应用成效
一是落地验证，AI智慧听诊系统目前已进入两家三甲医院及其下属十余家社康中心进行示范应用，截至目前已完成7000人次的数据采集与实时分析。二是市场认可，产品目前获得全国近30家医院采购使用，为公司创造收入数百万元。三是模式创新，公司通过AI听诊辅助系统构建覆盖硬件设备、辅助诊断、健康管理、金融保险等综合商业生态体系，以社康中心、医院及整体医疗体系为基础，推进“医保+自费”结合、家庭健康管理及保险合作，形成多元盈利模式。
