打造“AI示范应用第一城” | 数安港场景案例⑰ 沁皓科技“心视界”多模态心脏智能诊疗平台

中国数安港，以数据安全为切入点，全国首创数据安全合规、五位一体数据司法保障体系，作为国家数据要素综合试验区示范园区，正锚定"世界一流数据强港"等三大目标，聚力打造数字经济产业生态。近期，数安港致力于加强二次开发集聚，并加大AI示范应用的场景建设与推广。为深化数商企业示范效应，促进产业协同与交流，搭建数据产业资源共享平台，坚定不移打造"AI示范应用第一城"，我们特推出场景案例系列报道。本期一同走进温州沁皓科技有限公司，探寻其"多模态大模型的通用心脏智能诊疗平台"的创新实践。

产业背景：心血管疾病防治的时代挑战

公开报告显示，2021年我国农村、城市居民疾病死亡构成中，心血管病分别占48.98%和47.35%；我国心血管病现患人数约3.3亿，心血管疾病防控仍面临较大压力。

2000-2021年中国城乡居民心血管病死亡率变化趋势图及主要疾病死因构成比饼状图

《"健康中国2030"规划纲要》《健康中国行动——心脑血管疾病防治行动实施方案（2023—2030年）》等政策持续强调以基层为重点、预防为主，推动心脑血管疾病早筛、干预、康复与长期管理能力提升。智慧医疗与AI技术的临床转化，也需要在安全、有效、可解释和合规的前提下稳步推进。

传统诊疗体系的三大系统性痛点

四大核心技术创新

沁皓科技围绕心音、心电等生理信号特点开展算法研发，从模型架构、数据增强、跨模态融合与轻量化部署等层面构建核心技术能力。

🔬 增强可解释性：面向临床证据链的序贯诊断架构

将模型输出由单一概率结果进一步扩展为"证据收集、风险提示、逻辑校验"的辅助分析流程，包含三个协同阶段：

• 流式感知与假设生成：实时分析心音、心电波形，形成初步风险提示

• 主动协调与证据补充：内置协调器评估风险，提示补充关键证据

• 逻辑推理与一致性核验：引入一致性校验模块，对冲突结论进行风险提示和复核

🎯 辅助基层判读：自适应异构多模态多任务学习框架

参考心内科多维度临床分析流程，设计双路输出机制：

配套"临床可解释性风险可视化引擎"，可对疑似异常片段进行高亮提示，帮助医生定位重点复核区域。内置风险分析列线图，将风险因子转化为可解释分数，帮助医生更快理解模型依据。

⚡ 面向边缘部署：跨模态合成与轻量化微调技术

探索引入Mamba等序列建模架构，开展跨模态信号合成研究，在部分采集条件下尝试重构或补全心音特征。

有助于推进AI医疗能力向基层与居家场景延伸，逐步打通应用落地的"最后一公里"。

🔗 缓解数据稀缺：CardioBridge层级化半监督扩散生成模型

在医学AI研发中，合成数据不仅需要声学形态相似，更需要保持病理属性一致性。沁皓科技研发了面向心音、心电信号的通用声学表征与扩散生成引擎——CardioBridge模型。

融合半监督无分类器引导、医学先验知识注意力机制及生理噪声预测模块，结合面向生理特征的层级解耦技术，在低样本、类别不均衡等条件下提升数据生成质量。

团队将通过专家盲评、病理特征一致性与声学距离等指标持续评估合成信号质量，避免仅以单一相似度指标判断临床可用性。

典型应用场景

为提升"心视界"在复杂医疗环境及日常使用场景中的可用性与准确性，团队依托生物医学信号处理领域的技术积累，持续构建鲁棒性较强的多模态算法模型。通过底层算法优化与模拟社区环境的系统级测试，平台正不断打磨软硬件协同细节，稳步推进从科研验证到医疗场景应用的"最后一公里"。

🏥 基层社区签约服务与家庭医生普惠赋能

社区家庭医生可指导患者进行短时无创贴片采集，设备通过多模态推理引擎，同步分析心脏电生理活动与相关机械运动特征，为基层早筛、随访和转诊决策提供辅助参考。

🏠 术后康复、ICU重症监护与居家全天候守护

以轻量、小巧的无创胸贴形态切入术后康复、重症监护辅助观察与居家随访等场景，减少繁杂线缆对使用体验的影响。通过硬件优化与算法降噪降低环境干扰，减少无效报警；支持低功耗蓝牙连接智能手机及微信小程序，提升老年人群使用便利性。

社会价值与未来展望

• ✅ 推进核心器件与系统国产化逐步提高关键部件国产化适配能力，推动智能心血管筛查设备具备更好的基层可及性。

• ✅ 补齐基层分级诊疗短板以可控成本推动智能辅助筛查能力向基层医疗机构延伸。

• ✅ 融入数安港全域协同生态面向全周期健康监测场景持续演进，探索"温州智造"在医疗AI领域的应用示范。