數據標注優秀案例集之四十六|AI數據標注助力中醫藥領域高質量發展

AI數據標注助力中醫藥領域高質量發展

　　申報單位：成都中醫藥大學
　　推薦單位：四川省發展和改革委員會（四川省數據局）
　　一、案例簡介
　　為解決中醫藥領域轉型面臨的數據標注效率低、標注標準不統一、跨模態數據融合難等問題。案例通過自研中醫古籍機器標注系統、構建多模態數據治理工具鏈、引入聯邦計算保障隱私安全等技術創新，實現中西醫結合數據的自動化標注與高質量治理。建成2400TB高質量數據集，年均數據規模增長32%，標注效率提升60%，人力成本降低45%，支撐160余個智能算法模型研發，應用于中醫診療、中藥研發和慢病管理等場景，助力中醫藥行業數字化轉型。

整體框架

　　二、舉措與成效
　　一是構建智能標注系統，破解中醫古籍文獻標注難題。針對中醫古籍數字化標注效率低、專業性強的問題，研發中醫古籍文獻機器標注系統，基于大模型實現古籍文本的自動分詞、實體識別和語義關聯，并結合專家審核形成閉環。智能標注系統支持996冊古籍的自動化標注，標注準確率達92%，效率較人工提升60%，為中醫辨證模型訓練提供高質量底層數據。
　　二是采用聯邦計算技術保障數據安全與合規共享。為解決醫療機構數據孤島和隱私保護難題，采用分布式聯邦計算架構，在不共享原始數據的前提下，實現醫療機構數據的聯合標注與模型訓練。通過公鑰加密和中間結果交換，完成731TB臨床數據的跨機構治理，模型訓練精度提升25%，數據使用合規率達100%。
　　三是通過多模態數據融合提升標注標準化水平。針對中醫診療中圖文影像、生物信息等多源異構數據標注標準不統一的問題，開發跨尺度數據治理工具鏈，集成機器標注、三級審核和溯源機制。完成了633個器官多維圖像、15.4萬張胸部CT、1000名老中醫臨床證候數據的結構化標注，構建中西醫結合的標準化標簽體系，標注錯誤率降至5%以下。
　　三、特色亮點
　　一是融合中醫古籍機器標注與知識圖譜構建。基于ChatGLM-6B模型實現古籍生僻字識別與中醫術語自動關聯，構建包含“穴位-臟腑”、“證候-治法”等關系的知識圖譜，標注速度提升3倍。
　　二是共建中醫藥數智信創生態。打造“中醫智慧平臺”與信創算力底座，建成1MW級中醫藥數據中心，提供數據清洗、標注、存儲一體化服務。
　　三是賦能全生命周期健康管理。將標注數據應用于居家養老、慢病管理等場景，開發“健康360數字畫像”系統，集成智能手表、環境傳感器等多源數據，實現患者作息、飲食、生理指標的自動化標注與分析，推動中醫藥服務從治療向健康管理延伸。