MC预选型软件项目

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成果单位：首都医科大学宣武医院

合作方式：面议

所处阶段：概念

关键词：栓塞类耗材MeshCoil临床实验手术应用人工智能预选型软件学习规律

成果评价

总得分（满分100）

资本强度（满分0）

该成果得分：0

项目负责人

何川

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所在机构：

首都医科大学宣武医院

团队介绍

单位：宣武医院

人员：何川

单位：上海微密医疗科技有限公司

人员：向勇刚等

单位：强联智创是强联智创（北京）科技有限公司

人员：耿光强等 ,宣武医院何川主任微密向勇刚等强联耿光强等

小果解读

核心问题

在医疗领域中，MeshCoil（MC）等栓塞类耗材价格高昂且试错机会有限，同时其学习曲线陡峭，需要医生具备一定的操作经验才能保证手术成功率。此外，国外厂家产品在中国市场的配合度不高，影响了产品的推广和应用效果。这些问题共同构成了临床使用中的核心痛点。

解决方案

MC预选型软件项目通过引入人工智能技术，研发了一款能够辅助医生准确判断和计算合适型号MC的预选型软件。该软件通过学习具有丰富临床经验的医生的操作规律和成功案例，构建了智能预测模型。医生只需输入患者相关数据和手术需求，软件即可快速给出推荐的MC型号，从而降低了试错成本，提高了手术成功率。同时，该软件还具备学习功能，能够不断优化预测模型，适应不同医生的操作习惯和手术需求。

竞争优势

MC预选型软件项目的竞争优势在于其结合了人工智能技术和临床医生的经验智慧，实现了对MC型号的精准预测和推荐。这不仅降低了医疗成本，提高了手术效率，还促进了医疗资源的合理利用。此外，该软件的学习功能使其能够持续优化和升级，保持与医疗技术的同步发展，为医生提供了更加便捷、高效的手术辅助工具。

成果描述

成果公开日期

20241222

产品设计方案

基于临床数据，设计一款基于人工智能学习的 MeshCoil 预选型2 软件，对不同情况的动脉瘤进行 MeshCoil 预选型，辅助产品的选型和释放；选型完成后进行仿真模拟，验证其临床有效性。该产品能够降低临床医生学习曲线，提升手术成功率，且能够对后续产品推广及产品应用起到促进作用。

市场分析

随着MeshCoil囊内扰流装置的使用，MC预选型软件将有较大的使用空间

当前进展

软件研发阶段，通过研讨会议确定以要患者的影像数据及相关的临床信息；（影响选型的关键因素：贴壁，瘤颈覆盖，角度）作为算法设计的基础

摘要

（1）MeshCoil（MC）价格昂贵，试错机会少栓塞类耗材囊内扰流装置价格昂贵，动辄几万块钱，厂家不会提供很多实验用产品，所以需要研发一个经过人工智能学习的，能够帮助医生准确判断/计算合适型号 MC 的预选型软件。（2）学习曲线陡峭，需要一定操作经验保证成功率 Web 以及 MeshCoil 的学习曲线比较陡峭，医生是否使用过该产品对医生操作手感影响较大。部分医生在 MeshCoil 早期临床实验中可以反复的尝试，积累手感，但 MeshCoil 上市后，刚接触该器械的大夫缺少反复尝试更换材料的机会，会导致手术失败率、曲折感增大。所以需要具有一定临床经验的医生能够在使用过程中发现并总结出一定规律，并利用人工智能学习其规律，对于产品推广具有积极的意义，也有利于提高手术成功率。（3）国外厂家产品在中国配合度不高 Web 在中国应用情况不佳，并且作为国外厂家，与国内医院的配合度不是很高。