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关于浙江德尚韵兴医疗科技有限公司作为参与单位申报2025年度四川省科学技术奖的公示

时间:2026-01-06

关于浙江德尚韵兴医疗科技有限公司作为参与单位

申报2025年度四川省科学技术奖的公示

 

根据《四川省科学技术厅关于开展2025年度四川省科学技术奖提名工作的通知》要求,现浙江德尚韵兴医疗科技有限公司作为参与单位完成的成果“面向基层的数智化医养平台关键技术及应用”相关内容予以公示(见附件)。公示内容包括:项目名称、提名者、提名奖种、提名等级、主要完成人、主要完成单位、主要知识产权和标准规范目录、论文(专著)目录等基本情况。

    公示时间:2026年1月6日至2026年1月12日。

对公示的成果、候选人持有异议的,在公示期内,应当以真实身份书面向我司提出。个人提出异议的,应当在异议材料上签署真实姓名和联系电话、地址;以单位名义提出异议的,应当加盖本单位公章。为方便核实、查证,保证实事求是、公正处理,匿名异议不予受理。我将按规定对异议者身份予以保护。

 

邮箱:wenqian@demetics-medical.com

联系人:文茜,联系电话:15623522622

地址:浙江省杭州市余杭区五常街道文一西路998号16幢3层、4层

 

附件:公示材料-面向基层的数智化医养平台关键技术及应用

 

                       浙江德尚韵兴医疗科技有限公司

                                                         2026年1月6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

附件:公示材料

项目名称:面向基层的数智化医养平台关键技术及应用 

提名者:电子科技大学

主要完成人:陈雷霆、孔德兴、潘克俭、周川、陈煜、王坤、李定、梅梃、邵天瑞、毛云鹏、于永斌、向平、王欣、常璐瑶

完成单位:电子科技大学、浙江大学、成都医学院、四川省卫生健康信息中心、浙江德尚韵兴医疗科技有限公司、四川华迪信息技术有限公司、河南驼人医疗器械集团有限公司

提名意见(600字)

基层医养服务在风险发现、智能支撑和连续管理等方面能力不足,已成为制约积极应对人口老龄化和健康老龄化国家战略目标落实的关键瓶颈。该项目立足老年医养融合真实场景,面向基层可持续运行需求,系统开展数智化医养关键技术攻关,对提升四川省基层老年健康治理能力具有重要意义。

项目围绕医养服务中“多源数据融合难疾病筛查主观性强医养服务碎片化的核心问题,以人工智能为技术核心形成系统性创新:一是建立面向老年医养融合场景的多源健康数据统一语义模型与可信协同机制,解决医疗、养老和公共卫生数据难以协同的长期问题,为老年健康状态连续评估提供可计算基础。二是首创融合深度学习与几何分析的超声影像人工智能诊断方法,突破基层影像质量不稳定、诊断一致性差等行业难点,实现心脑血管疾病和肿瘤等老年重大高发疾病的规模化早筛预防,获得国内首张超声辅助诊断三类医疗器械注册证。三是构建云边协同的数智化医养服务平台,打通“早筛—评估—干预—随访连续医养服务闭环。项目累计获得发明专利52项、软著71项,形成较为完整的自主知识产权体系。

项目成果已在多个城市基层医疗机构和医养结合单位规模化应用,仅四川省覆盖人群超过1000万人次;据不完全统计,在广东、河南等其它省份超过2000万人次,年支撑医学影像智能分析超千万例,累计实现经济效益超15亿。经专家组鉴定成果总体达国际先进、部分达国际领先水平有效提升了基层医养服务能力。

特此提名为四川省科学技术进步奖。

 

 

项目简介(1200字)

当前,老年人群慢性病高发、多病共存与长期照护需求快速增长,基层医养服务在健康风险早期发现、智能技术支撑和连续管理能力等方面存在明显短板,已成为制约“积极应对人口老龄化和健康老龄化国家战略目标”落实的关键问题。四川省老龄人口规模大、区域差异显著,构建面向基层、可持续运行的数智化医养技术体系具有迫切现实需求。

本项目立足基层老年医养融合真实复杂场景,围绕老年人群心脑血管疾病、恶性肿瘤等高发疾病的早筛预防与连续健康管理需求,系统开展数智化医养关键技术研究与工程化应用,构建了“以可信数据治理为基础、以医学影像人工智能为核心、以云边协同服务为载体”的数智化医养整体技术体系,形成了面向基层可复制、可推广的数智化医养平台与应用模式。

在理论与方法层面,项目针对医养融合场景中多源健康数据来源多样、标准不统一、难以协同利用的问题,建立了面向老年医养的多源健康数据统一语义模型与可信协同机制,覆盖医疗机构、基层公卫系统、养老机构及可穿戴设备等多类数据来源,实现跨机构健康数据的规范化融合与联合建模。在此基础上,构建个体化健康轨迹建模与风险预测方法,实现对老年人并发症风险的动态评估,为精准干预提供量化决策依据。

在关键技术层面,项目以人工智能为核心突破口,首创融合深度学习与几何分析的超声影像人工智能诊断方法,突破了基层超声影像质量不稳定、操作者依赖性强、诊断一致性差等长期制约筛查能力提升的关键瓶颈,实现老年人群心脑血管疾病和肿瘤等高发疾病的规模化、标准化早期筛查。相关产品获得国内首张超声人工智能辅助诊断三类医疗器械注册证,产品较同类产品性能提升19%–30%,达到国际先进水平,为基层老年健康管理提供了重要示范。

在系统与平台层面,项目构建云边协同的数智化医养服务平台架构,将智能筛查、健康风险评估与个性化干预能力下沉至基层医疗机构和医养结合机构,打通“筛查—评估—干预—随访”的老年连续医养服务闭环。项目成果已在多个城市基层医疗机构和医养结合单位规模化应用,仅四川省覆盖人群超过1000万人次;据不完全统计,在广东、河南等其它省份超过2000万人次,基层超声诊断符合率提升至95%以上。

项目实施过程中形成了较为完备的自主知识产权与标准体系,累计获得发明专利52项、软著71项,主导制定并发布健康数据互联互通、医学影像人工智能及数智化医养服务相关标准31项,多项标准填补了国内数智化医养与超声人工智能领域空白。在成果转化方面,项目依托数智化医养平台和人工智能产品实现规模化应用,累计产生直接经济效益超过15亿元,带动相关产业新增产值达数十亿元;显著降低基层医疗和长期照护成本,经济效益和社会效益突出。

总体而言,本项目面向老年医养融合重大需求,在人工智能赋能数智化医养关键技术、系统平台和应用模式方面实现了系统性创新,经专家组鉴定成果总体达国际先进、部分达国际领先水平,有力支撑了四川省基层老年医养服务体系的智能化和现代化升级,具有重要示范和推广价值

主要知识产权及标准规范等目录

知识产权(标准)类别

知识产权(标准)具体名称

国家(地区)

授权号(标准编号)

授权(标准发布)日期

证书编号(标准批准发布部门)

权利人(标准起草单位)

发明人(标准起草人)

发明专利(标准)有效状态

发明专利

一种基于区块链的虚拟医疗资源横向扩展方法

中国

ZL202110305430.4

2023/5/9

第5948576号

电子科技大学

周川、陈雷霆、唐溪蔓

有效

发明专利

一种基于联盟链的跨模态医疗数据联合共享方法

中国

ZL202110305429.1

2023/3/31

第5838160号

电子科技大学

周川、陈雷霆、 唐溪蔓、陈俊璟

有效

发明专利

一种基于多网络融合的医疗影像报告生成方法

中国

ZL202011089426.0

2022/4/22

第5098450号

电子科技大学

周川、陈雷霆、 戴思颖

有效

发明专利

一种利用3D对抗样本增强目标检测系统抗干扰能力的方法

中国

ZL202011090293.9

2022/10/25

第5532280号

电子科技大学

周川、陈雷霆

有效

发明专利

一种基于对抗学习的两阶段图像变化检测方法

中国

ZL202011221268.X

2022/5/3

第5127524号

电子科技大学

周川、陈雷霆、郭睿、席烁

有效

发明专利

一种基于融合属性和属性分布相似度的小样本分类方法

中国

ZL202310176826.2

2025/11/18

第8480080号

电子科技大学

周川、陈雷霆、蔡安平、陈永奇

有效

发明专利

基于布谷鸟搜索算法的肝脏CT图像配准方法及计算机可读存储介质

中国

ZL202110960718.5

2023/9/22

第6349947号

浙江大学

邱陈辉; 黄崇飞; 孔德兴

有效

发明专利

单模态医学图像的配准方法、系统及计算机可读存储介质

中国

ZL202111450099.1

2024/12/03

第7571996号

浙江大学; 杭州类脑科技有限公司

李若澄; 邱陈辉; 徐金华; 张铭哲; 孔德兴

有效

发明专利

基于深度卷积神经网络和区域竞争模型的多器官分割方法

中国

ZL201610539736.5

2019.01.08

第3208264号

浙江德尚韵兴医疗科技有限公司

孔德兴; 胡佩君; 吴法

有效

发明专利

基于深度卷积神经网络自动识别甲状腺结节良恶性的辅助诊断系统

中国

ZL201610362069.8

2019.09.17

第3532251号

浙江德尚韵兴医疗科技有限公司

孔德兴; 吴法; 马金连

有效

 

论著专著目录

序号

论文(专著)名称/刊名/作者

年卷页码(xx年xx卷xx页)

发表时间(年月日)

通讯作者(含共同)

第一作者(含共同)

国内作者

他引总次数

检索数据库

论文署名单位是否包含国外单位

1

Mtanet: Multi-task attention network for automatic medical image segmentation and classification / IEEE Transactions on Medical Imaging / Yating LingYuling WangWenli DaiJie YuPing LiangDexing Kong

2023, 43(2): 674-685.

2023.09

孔德兴

凌雅婷

Yating Ling;Yuling WangWenli DaiJie YuPing LiangDexing Kong

125

SCI

2

Automatic 3D liver location and segmentation via convolutional neural network and graph cut/ International journal of computer assisted radiology and surgery / International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery / Fang Lu, Fa Wu, Peijun Hu, Zhiyi Peng, Dexing Kong

2017, 12(2): 171-182.

2017.02

孔德兴

卢芳

Fang Lu, Fa Wu, Peijun Hu, Zhiyi Peng, Dexing Kong

371

SCI

3

Weighted Graph-Structured Semantics Constraint Network for Cross-Modal Retrieval / IEEE Transactions on Multimedia / Lei Zhang;Leiting Chen; Chuan Zhou; Xin Li;Fan Yang;Zhang Yi

2024,26:1551-1564

2023.06

周川

张磊

Lei Zhang;

Leiting Chen; Chuan Zhou; Xin Li; Fan Yang;Zhang Yi

12

SCI

4

Model long-range dependencies for multi-modality and multi-view retinopathy diagnosis through transformers / Knowledge-Based Systems / Yonghao Huang; Leiting Chen; Chuan Zhou; Ning Yan; Lifeng Qiao; Shanlin Lan; Yang Wen

2023,271:110544

2023.07

周川;乔利峰

黄永豪

Yonghao Huang; Leiting Chen; Chuan Zhou; Ning Yan; Lifeng Qiao; Shanlin Lan; Yang Wen

13

SCI

5

数智化医养大数据综合服务平台研发与应用 / 卫生软科学 / 夏依章,梅挺,向平,刘永贵,陈煜

2022,36(04):36-39

2022.04

陈煜

夏依章

夏依章,梅挺,向平,刘永贵,陈煜

7

中文核心