近日
工业和信息化部、国家药品监督管理局公布
2025年人工智能医疗器械
创新任务揭榜挂帅入围名单
182个单位榜上有名
西安3家单位入围
小布通过梳理发现，西安交通大学申报的“口腔黏膜病智能辅助检测系统”、中国科学院西安光学精密机械研究所申报的“淋巴结无标记智能成像系统”、西安交通大学医学院第一附属医院申报的“子宫内膜细胞学人工智能多分类识别辅助诊断系统”入围。
本次揭榜挂帅聚焦智能辅助诊断产品、脑机混合智能产品、支撑环境三个重点方向，通过公开张榜征集解决方案，遴选出一批掌握核心算法技术、具备场景落地能力的单位集中攻关，实现高端智能医疗设备的自主可控和临床转化突破。
口腔黏膜病智能辅助检测软件
西安交通大学电信学部计算机学院李辰教授团队专注医学人工智能研究，针对临床大数据特点，构建以“标准-算法-泛化”为核心的原生多模态数据感知与推理技术体系。
团队成功研发国内首个口腔通用AI底座，实现三大核心突破：一是数据整合自动化，将患者检验检查数据分析从数小时压缩至几分钟，解决传统检查耗人耗时、数据割裂等问题；二是诊断辅助智能化，依托自主研发的口腔人工智能大模型，实现侧位片自动测量、气道分析、病例总结自动生成等功能，减少医生重复劳动，诊断报告生成效率提升85%；三是系统适配灵活化，采用信创兼容设计，支持毫秒级实时处理，24小时内即可接入医院原有系统且不产生影响。
“淋巴结无标记智能成像系统”
中国科学院西安光机所何镇安团队联合空军军医大学第二附属医院、西安医学院、徐州市第一人民医院以及企业组成产学研团队共同攻关，通过时序调制宽光谱成像技术、激光原位投影技术与人工智能相结合，突破淋巴结实时、高分辨率、无标记成像关键技术，研制出面向肿瘤手术导航与病理检查应用的人工智能医疗器械。
可实现：①检出肿瘤手术标本中的全部淋巴结，降低分期偏移风险，提升TNM分期准确性；②减少阳性淋巴结遗漏，避免低估肿瘤进展，为预后评估及个体化治疗提供可靠依据；③机器高效识别，实现淋巴结病理检查质量的一致性，助力医疗机构达成国家卫生健康委肿瘤分期质控目标，推动诊疗规范化。
子宫内膜细胞学
人工智能多分类识别辅助诊断系统
西安交通大学医学院第一附属医院李奇灵教授团队深耕医工交叉领域，聚焦妇科临床痛点问题，通过产学研协同创新打造系列硬核成果。团队率先与医疗器械企业联合攻关，成功研发一次性宫腔取样器Li brush及配套细胞保存液，直击子宫内膜取样操作难、效率低的行业痛点，实现取样过程的精准化与便捷化。
此后，联合自动化学院钟德星教授团队突破技术瓶颈，研发出人工智能子宫内膜癌筛查系统——该系统可自动识别子宫内膜细胞学病理切片良恶性，推动妇科癌症筛查迈入智能化时代。
小布了解到，去年底，西安市就曾印发《西安市促进生物医药产业能力提升实施方案（2025—2027年）》。其中提到，聚焦“AI赋能医疗服务”领域，要建设数据应用创新中心，支持企业开展数字化转型，搭建医疗AI大模型加速药物设计、靶点发现。
在医保影像云建设试点方面，以2025年跨省调阅、2027年全国互通为时间节点，以消除重复检查、赋能精准医疗与医保监管为目标，争取全国医保影像云在我市开展建设试点和落地推广，具备索引数据上传及跨省调阅能力，并向国家平台归集影像索引数据。
在AI大模型建设方面，支持建设西安生物医药产业数据创新平台，构建涵盖“药械研发、临床研究、市场推广、终端应用”等方面的生物医药AI大数据基座，为生物医药生产、研发、流通企业定向研发各类垂类模型并提供AI数据服务，赋能医药企业数字化转型和发展。
支持搭建“AI辅助药物设计研发中心、AI+量子计算”生物制药研发中心，利用深度学习、大数据分析开展靶点预测等研究，提升创新药研发效率。支持大医集团，运用融合医学影像处理等核心算法，实现智能生成多肿瘤个性化治疗方案。支持在远程诊断领域应用AI大模型，引入AI医学影像辅助诊断系统，探索“基层检查+云端诊断”模式。
文：记者 夏丽娜 | 编辑：廖辉 武庆丨校对：王军望 | 审核：韩东辰丨转载请注明出处 责编：王远之
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