青大学子组建跨学科团队 攻坚红外脑卒中 AI 诊疗项目

近日，青岛大学一支本科生跨学科团队正全力推进红外脑卒中 AI 诊疗领航员项目研发。该项目聚焦 “人工智能 + 医疗” 领域，紧扣基层脑卒中诊疗的核心痛点，融合功能性近红外脑成像（fNIRS）技术与深度学习算法，打造适配基层医疗场景的智能诊疗平台，以医工交叉创新探索脑卒中精准诊疗新路径，彰显青大学子服务国家医疗健康需求的青春担当与科创力量。

脑卒中作为高发病率、高致残率、高致死率的重大疾病，4.5 小时黄金救治窗内的早诊早治是降低患者致残与死亡风险的关键，但我国基层医疗市场却面临严峻的诊疗供需断层问题：超 55% 的乡镇卫生院无 CT 设备，神经专科医师严重短缺，传统诊断方式还存在评估精度受限、信号解析困难等问题，极易错失黄金救治时间。与此同时，国家持续加码医工协同发展政策，《医疗卫生强基工程实施方案》等文件推动医疗器械技术创新与国产设备推广，医疗 AI 行业迎来高速发展期，颅脑场景 AI 医学辅助诊断等细分市场规模持续攀升，为项目研发提供了良好的政策导向与市场环境。

瞄准行业痛点与发展机遇，青岛大学以封砚璘为项目负责人，汇聚计算机、医学、商学、法学等多专业优秀本科生组建核心团队，秉持 “立足临床需求、深耕技术创新、赋能基层医疗” 的理念推进研发。团队扎实开展前期调研，累计查阅 659 篇相关文献，实地调研 15 所三甲医院、6 所乡镇卫生院，一对一访谈 17 名临床医生与 121 名脑卒中患者，精准挖掘临床与基层诊疗需求；核心研发阶段，团队攻坚克难，开发 6 种高效的斑块检测与分割算法，处理 90 万张 MRI 影像，编写 15 万行代码搭建近红外脑成像平台，并在 13 所医疗机构开展测试，完成 2 次模型迭代升级。目前平台依托 Transformer 深度学习模型实现脑区 3D 重构与脑功能量化评估，诊断准确率达 85.71%，测试集 AUC 稳定在 0.87，展现出良好的临床应用潜力。

项目的核心竞争力体现在技术、应用、场景三大维度的创新突破：技术上构建 T-SL Net 架构并融入 SE 自适应特征优选模块，突破深*现 3D 动态激活热图直观呈现，AI 自动生成诊断结果，大幅提升诊疗效率；场景上依托 fNIRS 技术无创、便携、成本低廉（仅为 MRI 的 1/20 及以下）的优势，实现床旁、基层、康复中心全场景覆盖，单次检测仅 50-100 元，还能支持卒中进展与康复效果量化预测，填补基层精准诊疗市场空白。

强大的团队实力与优质的资源支撑为项目保驾护航。项目负责人封砚璘拥有丰富的科创统筹经验，核心团队成员学科互补，累计斩获国家级、省级、校级荣誉超百项；项目由山东省高等学校青年创新团队带头人刘华波教授领衔指导，依托学校跨学院协同创新平台，携手北京医院、青岛大学附属医院等顶级医疗机构，与慧创医疗等企业达成合作，获中国科学院软件研究所技术支撑，还得到青岛市立医院投资意向，构筑起 “产学研医” 深度融合的创新生态，目前团队已着手申请多项国家发明专利与软件著作权。

此外，项目兼具深厚的教育价值，依托研发开设专业技能培训课程，提供临床实训机会，开展医学伦理讲座 10 余次，带动 200 余名医工专业学生参与跨学科创新，助力新工科、新医科交叉人才培养。目前，团队已完成核心产品研发与测试，明确生态闭环商业模式与清晰发展规划，正全力完善商业计划书、路演 PPT 等参赛材料，以最佳状态备战赛事。团队表示，此次备战既是科创能力的锤炼，更是响应国家医疗卫生强基工程的实践，未来将持续深耕脑卒中 AI 诊疗领域，推动项目成果向临床应用转化，让创新技术惠及更多基层医疗机构，为建设健康中国贡献青大学子的智慧与力量。

（作者：李悦溪）