基于人工智能的软件产品，自动化程度高，多病种覆盖，提高肿瘤诊断准确性与效率，降低医生工作强度；易于使用，部署灵活、方便，兼容性好，可定制集成至PACS系统，支持远程诊断。

包括甲状腺辅助诊断系统、乳腺辅助诊断系统、肝脏辅助诊断系统、卵巢辅助诊断系统和膀胱辅助诊断系统，运用人工智能深度学习和计算机视觉影像分析技术，研发出高质量的医学影像分析算法和影像分析系统，对医学影像大数据进行智能化识别和分析，快速、准确的提供超声医疗辅助诊断，从而提高临床诊断的准确性和效率。

推广渠道：公立医院临床（超声科、肿瘤科、内分泌科、妇科等）、公立医院体检中心、民营体检中心、民营医院、独立的超声影像与检验中心等。

行业前景：
癌症给病人不光从身心上带来了巨大的痛苦，也给家庭及社会带来重大的经济负担。癌症患者如能及早诊断，则可能治愈。合理的姑息治疗可使许多癌症患者的生存质量得到改善。因此，能否早期发现、早期诊断恶性肿瘤，显得尤为重要，肿瘤筛查是早期发现癌症和癌前病变的重要途径。

影像学检查在肿瘤筛查中有着重要的地位。超声辅助诊断系统相较于CT、MRI等检查，健康人群或者亚健康人群选择使用无创、无辐射的超声检查做初步检查是一种新的选择，这必将促使超声设备市场和超声诊断次数的不断增加，医生的工作压力也随之增加，辅助诊断系统的出现将缓解这一现状。

应用场景：
超声影像智能辅助诊断系统可用于各级医院、基层医疗卫生机构、体检机构、独立影像和检验中心、远程诊断等方面。应用场景：
1）单机独立部署在医院：可针对不同门诊部、体检中心、对应科室进行灵活布置。
2）定制化集成至PACS系统：利用超声影像智能辅助诊断系统，提升超声诊断的效率，报告生成自动存储，提升患者信息自动化管理效率。
3）无缝连接远程评估、会诊等应用场景，满足不同的使用要求：完善超声影像诊断在远程医疗领域的落地应用提升超声诊断在远程评估、会诊过程中的效率。
4）同超声设备软硬件结合：以无形带动有形，让超声科室的超声设备进行软硬结合，进一步完善超声诊断的自动化和连续性。

产品优势：
1）自主研发的人工智能分析算法，利用先进的深度学习神经网络结构，从二维超声图像中识别病灶特征，提升超声医生对于疑难病例的诊断信心和准确率。
2）能够提供辅助意见的自动癌症识别系统，帮助及早发现癌症，增加成功、及时治疗的机会。
3）纯软件，可单机独立部署，也可连接云平台储存，或定制化集成至现有PACS系统，完成超声分析诊断报告储存一体化综合服务，实现无缝连接适配远程诊断、专家会诊等应用场景。
4）为不同器官（如甲状腺、乳腺、肝、卵巢和膀胱）开发一个通用的深度学习神经网络结构，针对不同脏器的辅助诊断均有效。兼容临床上各种超声设备的图像分析诊断，匹配临床常用的不同型号的超声设备采集的图像。

1、享有相应的利润空间；
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