湖南日报·新湖南客户端12月24日讯（通讯员 周珍妮 黄梓娜 廖文琛）“我国心血管疾病患者已超3.3亿，每4人中就有1人受其困扰，且发病率逐年攀升，无数家庭被高额医疗费用与漫长诊疗流程压得喘不过气。”南华大学“心脉慧图”项目总负责人杨思渊的这番话，揭示了当前心血管疾病诊疗领域面临的严峻挑战。

​

在传统诊疗模式下，患者常陷入“诊断慢、转诊难、疗效不确定”的困境，其根源在于基层医院诊断能力有限、跨科室数据彼此割裂。面对这一严峻挑战，在南华大学创新创业生态的全面支持下，南华大学“心脉慧图”汇聚了医学、计算机、管理等多领域的专业人才，精准把握企业需求，项目负责人杨思渊带队前往命题企业所在地南通，经过30余次深入交流，逐步厘清技术落地的关键方向。

夏昆校长协调并指导团队、整合相关医学资源；基础医学院谢巍副教授、创新创业学院刘朝晖副教授、附属南华医院马小峰教授共同规划技术路线、确定整体方案，与同学们一起走进命题企业调研，现场推敲每一处技术细节。除此之外，学校还进一步协调信息检索等专业人才补强团队技术短板，在医学数据集以及项目整体技术方面提供帮助和指导，搭建起技术与医学融合的桥梁。

团队构建起“医学+技术+管理”的三角协作模式。临床医生精准定位诊疗需求，计算机工程师攻坚技术难题，管理人才统筹项目推进。这一高效协同机制，成为项目持续推进的核心支撑。

项目开展过程中，团队走访了17家附属医院、26家医院及11家科技企业，完成了51次横跨产学研的实地调研，最终将1200万条原始记录凝练为千万级实体的多模态心血管知识图谱，并构建出心血管高精垂直诊断模型，为模型搭建了一座“医学知识库”，通过多模态数据融合技术，能够像资深医生一样进行“全方位问诊”，避免因单一数据导致的误诊、漏诊。

​

在此基础上，团队进一步构建亿级知识图谱作为RAG（检索增强生成）核心数据源，并采用LoRA（低秩适配）技术进行轻量化微调，打造出“智慧Agent医教研自驱动”智能大脑，覆盖诊疗、教学、科研三大场景。该系统将辅助诊断准确率提升至98.7%，科研数据融合效率提升3倍，有力推动了医教研的深度协同。

团队技术研发负责人廖文琛介绍：“与DeepSeek、ChatGPT等通用模型相比，我们的突破在于‘专而精’。融合了文本、影像和生理信号三种数据，让AI进行‘综合研判’，其准确率有95%，效率是传统人工诊断的3倍。”这意味着，医生过去需要花费数小时分析的复杂病例，现在系统在几十分钟内即可完成初筛，并给出高准确率的辅助诊断意见，让医生能将宝贵的时间精力集中于最关键的治疗决策上。

成功的背后并非一帆风顺。初期，团队面临临床数据获取受隐私合规限制、跨学科成员对技术落地优先级存在分歧等难题。为破解数据困局，杨思渊在学校协助下，带领核心成员遍访多家医院，最终设计出“数据脱敏—本地训练—结果共享”的安全方案，在保障患者隐私的同时，满足模型训练需求。

​

在2025年国际大学生创新创业大赛网赛中，因项目展示形式不足、核心优势不突出，项目未能晋级。那一晚，谢巍和刘朝晖两位老师陪大家通宵复盘，一边帮学生优化答辩逻辑，一边递上买来的宵夜缓解焦虑，“别怕，老师和你们一起扛”。次日，团队带着重新梳理的关键数据与故事线在复活赛中成功突围，最终斩获大赛国赛银奖。

目前，项目已在南华大学创新创业平台的支持下，与多家医疗机构展开合作，实现技术方案的落地与孵化。团队拟在学校帮助下，于湘江新区大学生科创园成立公司，进一步推动项目的产业化发展。

未来，项目组团队计划将逐步拓展应用范围，从心血管领域延伸至肺部等其他器官，构建更全面的疾病诊断与预测能力。

责编：周怡然

一审：周怡然

二审：彭国军

三审：徐德荣

来源：湖南日报·新湖南客户端