1

PPF初筛模型

1

套

技术要求： 基于高分辨率CT（HRCT）影像数据，研发一套呼吸数字PPF初筛诊疗人工智能辅助模型。

用途： 通过对影像CT的自动分析，实现对PPF患者的初步识别与筛查。

无

2

PPF 患者精准分类人工智能模型

1

套

技术要求： 结合影像定量分析数据及肺泡灌洗液（BALF）临床指标，建立针对疑似PPF患者的精准分类人工智能模型。

用途： 利用多模态数据（影像+液体生物标志物）对疑似患者进行精准分类。

无

3

PPF风险评估模型和诊疗决策的临床数据库

1

套

技术要求： 基于HRCT影像和肺泡灌洗液数据，开发PPF风险评估模型及相关诊疗决策模型。

用途： 构建临床数据库，用于存储和管理多源异构数据，支持后续的科研分析、风险评估及诊疗决策支持。

无

1.1.1

基本功能要求

具备基于高分辨率CT（HRCT）影像数据的PPF初筛能力；支持对DICOM格式影像的自动加载与预处理；

1.1.3

数据输入与处理

支持从PACS或本地文件夹批量导入HRCT影像数据；提供影像的预处理功能；支持对图像进行三维重建处理。

1.1.4

肺纹理定量分析

支持CT图像对肺部基于纹理分析的蜂窝状结构、网状结构、磨玻璃、实质、肺气肿、正常通气的体积测量；

提供在各个肺叶的体积与占比测量；

提供纹理分析对不同病灶的显示；

1.1.5

人工智能模型分析报告

模型完成后提供模型分析报告包括不限于：LASSO回归系数图、SHAP图、混淆矩阵、ROC图、相关矩阵热力图等。

1.2.1

基本功能要求

具备基于多模态数据（影像定量分析数据及肺泡灌洗液数据）的PPF患者精准分类能力；根据临床数据与特征关联分析。

1.2.2

算法模型要求

采用机器学习算法（如随机森林、XGBoost、深度学习等）构建分类模型；支持多模态数据的融合分析；提供模型分类准确率、召回率等性能指标。

1.2.3

数据输入与处理

支持从临床数据库批量导入影像定量分析数据及肺泡灌洗液数据；提供数据清洗、补差、归一化等预处理功能；

1.2.4

人工智能模型分析报告

模型完成后提供模型分析报告包括不限于：LASSO回归系数图、SHAP图、混淆矩阵、ROC图、相关矩阵热力图等。

1.3.1

基本功能要求

具备PPF风险评估模型和诊疗决策支持功能；支持临床数据的存储、管理与分析；提供风险评估与诊疗决策建议。

1.3.2

数据库设计

采用关系型数据库设计临床数据库；支持HRCT影像、肺功能、临床治疗路径及患者结局等多模态数据的存储与管理。

1.3.3

数据输入与处理

支持从临床数据平台、影像分析平台批量导入多模态数据；提供数据清洗、补差、归一化等预处理功能；支持数据的自动匹配与整合。

1.3.4

风险评估模型

采用机器学习或统计学方法构建风险评估模型；支持基于多模态数据的风险预测；提供风险评估结果

1.3.5

诊疗决策支持

基于风险评估结果，提供诊疗决策建议；支持与临床指南、专家共识等知识库的集成；提供个性化的诊疗方案推荐。