基于多模态大模型的多维数据融合精神疾病智能诊疗平台

一、 项目背景与采购目标为提升全民心理健康服务效能及临床医疗质量，本项目旨在通过人工智能、多模态数据处理及知识图谱技术，构建一套覆盖“筛查-干预-诊疗-质控”全流程的智能化系统。通过本项目的实施，将有效实现心理健康分级诊疗、提高病历书写效率及辅助医生临床决策。 二、 采购类目 本次采购内容主要分为以下三类： 1. 软件开发费：包含各子系统的架构设计、功能开发、算法训练及系统集成等。 2. 数据服务费：包含多模态数据清洗、标准化处理、外部循证医学数据库对接及知识图谱构建等。 3. 硬件租赁费：包含支撑系统运行、模型算力需求及大数据存储所需的服务器及网络**租赁等。 三、 系统建设各项功能需求 1. 全民心理健康智能分级筛查与分流系统：利用C端采集文本、语音等多模态数据，通过后台自动清洗与标准化处理，运用多模态融合模型及动态量表库，输出量化风险评分并根据风险等级自动匹配推荐服务路径，实现精准分流。 2. 心理评估循证智能干预平台：解析筛查系统的评估报告，基于专家管理的知识图谱及推荐算法引擎，自动匹配生成个性化干预方案。系统需支持用户反馈数据的追踪，实现干预建议的动态调整与闭环优化。 3. 全病程智能溯源与异质性分析系统：从非结构化文本中提取医疗实体，算法重构诊疗时间线并识别临床模式，生成患者全景历史报告，辅助医生快速掌握病史。 4. 临床医患对话智能叙事系统：集成语音识别技术，将医患对话转写为文本。通过对话分析模块识别医疗实体，自动填充标准化病历模板，并提供交互界面供医生审核修改。 5. 医疗叙事智能摘要与协作系统：通过收集查房、入院等各类医疗文书，利用文本摘要模型提炼多文档关键信息，按模板自动生成出院小结及阶段小结，并支持多医生协同编辑。 6. 诊疗合规性与循证智能质控平台：一是基于规则引擎进行病历书写合规性检查；二是对接循证医学知识库验证诊疗方案科学性。支持实时提醒与批量生成质控报告。 7. 临床决策支持与循证知识问答系统：需支持内部知识图谱与外部权威库的多源检索，生成附带证据来源的条理性答案，并具备持续优化质量的反馈机制。