以"AP特征面+轨迹解密+蜂群网络"三大核心技术融合,实现超早期分层、实时预警、个性化推荐、跨院隐私协同,破解急性胰腺炎诊疗瓶颈。
多模态融合 AP 特征面,无创无辐射
多维生命体征 + GBTM 分型,AUC 0.91
边缘密算·数据不动模型动
通过 AI 技术将顶级医院经验下沉基层,以标准化、智能化工具弥补基层在设备、人才和经验上的短板
"早期识别滞后、评分系统静态、监测手段有创、诊疗方式单一"
传统评分系统(APACHE Ⅱ、BISAP)需入院 24-48h 完整数据才能评估,急性胰腺炎发病 6-24h 的黄金干预窗口往往被错过。
高危患者漏判、延误最佳治疗时机
瞬时心率仅反映当下状态,而 72h 心率动态轨迹才是预后的核心预测因子。传统单次检测价值有限。
重症转化难以早期预警
传统CT、血检及评分体系难以满足急诊黄金救治窗需求,有创检查增加患者负担。
增加患者痛苦与风险
基层医院AP患者存在转诊不及时的问题,传统诊疗难以满足个性化需求。
20份问卷显示转诊不及时
数字望诊 + 轨迹解密 + 蜂群网络
无创无辐射
实时动态分型
数据不动模型动
无创无辐射
实时动态分型
三大原创技术融合,构建急性胰腺炎智能诊疗新范式
多模态融合 AP 特征面
首次将多模态融合技术应用于急性胰腺炎面部特征识别,精准定位面部关键特征指标,构建标准化特征面模型。相较于传统评分系统,计算复杂度大幅降低,全程无创无辐射。

PancreaScan-AI 临床智能诊疗系统 V1.0
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依托南昌大学科研平台与江西省消化研究所,组建跨医学、计算机、经济复合型团队
创始人
南昌大学第一附属医院
依托南昌大学科研训练平台,进入"胰见"项目组开展临床实践与科研探索
牵头单位
江西省消化研究所
急性胰腺炎多中心临床研究
医学 + 计算机 + 经济
南昌大学
AI算法 + 边缘密算 + 临床医学
形成完整知识产权保护,数字望诊+轨迹解密+蜂群网络三大核心专利
南昌大学第一附属医院等多中心临床验证,模型泛化性已验证
依托南昌大学科研平台与江西省消化研究所,医工深度融合
拟成立:江西胰见科技有限责任公司
多元盈利模式,覆盖基层医疗机构全层级,早期以江西为核心、打造标杆后全国扩张
快速上线 · 零运维 · 自动更新
适用场景:适合基层医疗机构、门诊、急诊
数据不出院 · 深度集成 · 自主管控
适用场景:适合三甲医院、教学科研机构
摒弃单一盈利模式,搭建多层分元定价体系
针对三级医院财力强、病人流量大、技术接受度高,可以长期合作并更新数据
针对二级医院财力较强、辅助转诊决策的需求强烈,是我们的重点拓展市场
针对一级医院财力与支付能力弱、病人流量不稳定,推出极简版,按次收费,价格亲民
聚焦急性胰腺炎刚需蓝海,同步拓展至急危重症领域,助力分级诊疗与医疗资源下沉
基于 DeepSeek 大语言模型,24/7 为您解答消化系统疾病相关问题
在线 · DeepSeek GPT
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