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重庆首亨软件股份有限公司
企业重庆首亨软件股份有限公司围绕相关业务开展运营。面向内科疾病临床研究、智能诊断建模、肺结节良恶性分类等领域提供数据服务，开放首亨综合内科疾病诊疗数据集（内科疾病临床研究、智能诊断建模）、CT影像诊断标准化数据集（肺结节良恶性分类、医学影像计算机辅助诊断）、DR普通放射影像标准化数据集（医学影像标准化、肺部疾病辅助诊断），支撑诊疗分析与医疗质控。
内科疾病临床研究智能诊断建模肺结节良恶性分类
数据集列表
住院患者诊疗数据集
本住院患者诊疗数据集以入院记录、出院小结、医嘱、检验、手术记录及治疗转归等全流程资料为基础，围绕住院诊疗 AI 研发与临床研究需求执行全流程标准化处理。
数据清洗环节建立全链路质控规则，剔除诊疗链路断裂、核心字段缺失、记录逻辑矛盾的无效样本；校验诊断编码、医嘱与检验结果、手术记录与转归信息的对应一致性，过滤重复记录与异常值，保障数据完整合规。
数据加工阶段执行全量隐私脱敏，通过标识符替换、敏感字段泛化清除患者隐私信息；对多源异构诊疗数据做标准化编码映射，统一诊断、手术、检验等字段口径，结构化整合入院至转归的全周期时序数据，输出规范数据集。
算法模型层面构建住院诊疗基线算法体系，融合自然语言处理与时序分析算法，支撑诊疗风险预警、结局预测等任务，为住院诊疗 AI 研发与临床回顾研究提供标准化算法底座。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新40
重大疾病费用数据集
本重大疾病费用数据集以癌症、脑卒中、心梗等重疾住院费用明细为基础，围绕医保测算、成本分析与卫生经济研究需求开展全流程标准化处理。
数据清洗环节建立多维度校验规则，剔除非目标重疾病种、费用字段缺失、金额逻辑异常的无效条目；校验病种诊断编码、费用分类与诊疗项目的对应一致性，过滤重复记录与错漏数据，保障费用数据准确合规。
数据加工阶段按病种与费用类目分层归集，对手术、ICU 等核心开销做分类拆解；同步执行汇总脱敏处理，通过聚合统计消除个人身份标识，统一费用项目编码与统计口径，输出无个人可识别信息的结构化汇总数据集。
算法模型层面构建重疾费用测算分析模型，融合统计分析与回归预测算法，支撑医保基金收支测算、费用趋势研判及成本效益评估，为医保政策模拟与卫生经济学研究提供标准化算法支撑。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新10
医嘱合理性数据集
本医嘱合理性数据集以处方、医嘱审核记录为基础，围绕药物相互作用、配伍禁忌等风险标注开展全流程标准化处理。
数据清洗环节建立多维度校验规则，剔除字段缺失、格式异常、重复冗余的无效记录；校验药品编码、剂量、给药途径等核心字段的逻辑一致性，过滤异常值与不合规条目，保障基础数据质量。
数据加工阶段执行全量隐私脱敏，通过字段屏蔽、标识符替换清除所有患者隐私信息；对药品信息进行标准化映射，统一通用名与分类编码，结构化拆分风险类型标签，输出规范的结构化数据集。
算法模型层面构建用药风险智能识别模型，以标注风险条目为监督样本训练分类算法，实现多类用药风险自动判别；同步配套规则引擎与算法模型的融合校验机制，双重保障风险识别准确率，为智能审方系统提供可靠算法支撑。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新20
MRI影像诊断标准化数据集
数据清洗：对原始脑部 MRI 影像执行质控筛查，剔除存在运动伪影、扫描参数偏离标准协议、层厚偏差超标的无效数据；对配套诊断报告做合规清洗，全量执行去标识化脱敏处理，剔除结论缺失、表述不规范、无明确临床诊断依据的病例，完成影像与诊断报告的一一对应校验。
数据加工处理：影像端统一配准至 MNI 标准脑模板，重采样为各向同性体素，执行灰度归一化、偏置场校正与颅骨剥离，实现扫描序列、空间分辨率的标准化；报告端依据 ICD-10 疾病编码与放射学规范术语，结构化拆解病灶定位、定性、分级信息，匹配对应影像 ROI 标注。
算法模型构建：基于 3D U-Net 构建病灶自动分割模型，搭配 ResNet 主干的多分类疾病诊断模型，以标注数据集开展监督训练，引入多中心数据做域适应优化，支撑脑肿瘤、脑卒中、阿尔茨海默病的自动检出与分型，配套模块可输出标准化诊断结论。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新20
DR普通放射影像标准化数据集
本数据集为标准化胸部 DR/CR 普通放射影像数据集，覆盖肺炎、肺结核、肺癌等肺部疾病分类标注，全流程执行统一质控与标准化处理。
数据清洗环节建立多维度质控规则，剔除曝光异常、体位偏移、成像模糊及含伪影的不合格样本；通过灰度归一化、空间分辨率统一、像素间距校准完成影像规范化，消除设备差异带来的数据偏差。
数据加工阶段采用自动分割算法提取肺野感兴趣区，对齐影像体位与坐标体系；同步执行全量隐私脱敏，清除所有患者标识信息，统一存储为规范影像格式，配套结构化元数据。
标注与算法层面构建医师双盲标注 + 资深医师复核的专业体系，保障疾病分类标签准确率；同步构建肺部疾病分类基线算法模型，基于深度学习网络提取影像特征，实现多病种自动分类识别，为算法训练提供标准化基准。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-10 更新10
住院费用结构数据集
住院费用结构数据集以住院诊疗与费用明细为基础，围绕病种、手术类型维度的时长统计与费用结构分析需求，执行全流程标准化处理。
数据清洗环节建立多维度校验规则，剔除病种编码不符、费用字段缺失、住院时长与费用逻辑异常的无效样本；校验诊疗项目与费用类目的对应一致性，过滤重复记录与异常值，筑牢数据质量基础。
数据加工阶段按病种、手术类型分层聚合，统计平均住院时长，拆分药品、检查、手术等核心费用类目占比；通过聚合统计天然消除个体隐私信息，统一病种、手术与费用项目编码口径，输出规范的结构化聚合数据集。
算法模型层面构建费用结构分析模型，融合占比拆解、时序统计与对比分析算法，支撑费用结构趋势研判、成本异动识别与管控效果评估，为医院精细化成本管控、费用结构优化提供算法支撑。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新10
肿瘤患者专病数据集
本肿瘤患者专病数据集覆盖肺癌、乳腺癌、肝癌等多癌种完整诊疗链路数据，围绕疗效分析与专病模型训练需求执行全流程标准化处理。
数据清洗环节建立多维度质控规则，剔除诊疗记录缺失、随访断档、字段逻辑矛盾的无效样本；校验诊断编码、治疗方案、用药剂量、预后结局等核心字段的完整性与逻辑一致性，过滤异常值与重复条目，筑牢数据质量基线。
数据加工阶段执行全量隐私脱敏，通过标识符替换、字段泛化清除患者敏感信息；对癌种分类、诊疗方案、预后指标进行标准化编码映射，结构化整合诊疗、用药、随访全链路时序数据，统一字段规范与存储格式。
算法模型层面构建肿瘤疗效预测与预后分析基线模型，以全周期诊疗特征与随访结局为训练样本，融合统计学习与深度学习算法，实现疗效评估与复发风险预测，为专病 AI 模型研发提供标准化算法底座。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新10
超声影像诊断与特征标注数据集
数据清洗：针对腹部（肝胆胰脾肾）、甲状腺、乳腺三类超声动态影像及配套资料开展全量质量校验，剔除扫查视野缺失、运动伪影过重、信噪比不达标的动态序列；同步核查病灶标注与临床诊断报告的完整性、匹配一致性，去除标注错位、诊断结论缺失的无效样本，统一影像编码格式与报告字段规范。
数据加工处理：对合格影像完成帧级标准化，统一分辨率、帧率与灰度范围；由执业医师依据临床指南完成结构化特征标注，覆盖病灶位置、大小、形态、边界、回声类型、血流特征等维度，关联对应正式诊断结论，建立影像 - 标注 - 诊断一一映射，形成标准化特征标签体系。
算法模型构建：基于标注数据集构建超声辅助诊断模型，融合时序卷积与注意力机制提取动态影像时空特征，实现病灶自动检出、特征识别与病变分级辅助判断；通过多折交叉验证优化参数，结合临床反馈迭代提升泛化性能，保障结果的临床参考价值。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-28 更新00
CT影像诊断标准化数据集
本数据集基于标准 DICOM 格式胸部 CT 影像构建，覆盖含肺结节病例，配套执业医师出具的良性、恶性、性质待定三类诊断分级标签。
数据清洗阶段：开展 DICOM 协议合规校验，剔除层厚不均、运动伪影严重、序列缺失的无效影像；同步核查诊断标签的资质有效性与分级规范性，去除标签缺失、分级矛盾样本，保障数据基线质量。
数据加工阶段：对影像执行归一化处理，统一空间分辨率与肺窗、纵隔窗窗宽窗位参数；完成肺实质自动分割与结节病灶定位，生成病灶区域掩码；对诊断标签结构化编码，建立影像 - 标签一一对应的标准化样本库。
算法构建方面：采用 3D 卷积神经网络搭建肺结节良恶性分级模型，以医师标注标签开展监督训练，引入注意力机制强化病灶特征提取，输出三类诊断分级概率结果，配套人工复核机制校验模型输出准确性。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-10 更新10
首亨综合内科疾病诊疗数据集
依托 Python、SQL 完成数据清洗标准化，统一各内科系统疾病 ICD-10 编码、用药规范，剔除残缺、异常样本。落实匿名化与去标识化处理，清除全部个人身份信息，对就诊时间、地域信息泛化处理；采用 SHA-256 哈希、k - 匿名（k≥10）、差分隐私算法筑牢隐私防护，对血压、检验指标等数值适度扰动，利用 XGBoost 校验异常诊疗数据。
临床研究采用 Cox 风险模型、倾向得分匹配；智能诊断依托分类预测算法建模。严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》及 GB/T 39725-2020、GB/T 37964-2019 相关规范。
贵州省数据知识产权登记平台2026-06-26 更新20