在中華醫學會第二十七次心血管年會上，我國首款心血管AI-OCT（光學相干斷層成像）大模型——麒光AI-OCT大模型正式亮相。這款融合AI大模型與先進影像技術的創新成果，依托高質量心血管數據庫突破診療瓶頸，被業內視為血管介入治療（PCI）領域的重要突破，為心血管疾病精準診療與醫療資源普惠提供了全新解決方案。

　　技術痛點：OCT普及遭遇"判讀壁壘"

　　作為心血管介入治療中不可或缺的"光學活檢"工具，OCT技術憑借10—20微米級的超高分辨率，能清晰呈現血管內斑塊性質、支架貼壁狀態等細微結構，為PCI手術提供關鍵指導。然而，這項先進技術的臨床應用卻面臨顯著障礙：影像判讀高度依賴術者的專業經驗，新手醫生往往需要漫長的學習周期才能熟練掌握，這使得OCT技術難以在基層醫院廣泛普及。

　　盡管AI技術曾被寄予破解這一難題的厚望，但傳統醫療AI模型常因訓練數據雜亂、脫離臨床實際等問題出現"幻覺"或誤判，其可靠性與專業度難以滿足心血管診療的嚴苛要求，制約了技術落地進程。

　　研發突破：高質量數據構筑核心競爭力

　　麒光AI-OCT大模型的研發團隊深刻認識到數據質量對醫療AI的決定性作用。深圳東壁科技數據有限責任公司構建了國內首個專業心血管語料庫——東壁心血管語料庫，系統整合全球129本頂級期刊、權威指南與臨床數據，經嚴格校驗形成高質量數據基座，從根源上解決了傳統模型的數據缺陷。

　　2024年初，東壁科技數據與深圳市中科微光醫療器械技術有限公司展開合作，將這一優質數據基座與先進影像設備深度融合，啟動AI-OCT大模型研發。中科微光在心血管OCT領域已具備深厚技術積累，其此前研發的OCT系統因成像清晰、導管通過性好等優勢，被業內評價為"可與進口產品媲美"，為大模型的硬件適配提供了堅實支撐。

　　臨床價值：從"看圖像"到"出方案"的跨越

　　經過聯合攻關，麒光AI-OCT大模型實現多項關鍵技術突破，在臨床應用中展現出顯著優勢。通過深度學習與數據訓練，模型可精準識別易損斑塊、鈣化分布、支架貼壁等手術關鍵特征，同時能實時調取相似病例與循證數據，自動生成符合學術規范的結構化診斷報告。

　　今年5月，中科微光聯合國內4家心血管領域頂尖醫院啟動的多中心臨床試驗結果顯示，該系統不僅誤診率低于人類醫生平均水平，更能實現"秒級"影像分析，大幅縮短診斷耗時。首都醫科大學附屬北京安貞醫院教授吳小凡評價，AI-OCT系統實現了從"看圖像"到"出方案"的跨越，真正幫助臨床進入智能診療時代。西安交通大學第一附屬醫院副院長袁祖貽也指出，該模型能在復雜病變診療中提供關鍵見解，助力醫生以更系統、循證的方式管理冠心病。

　　普惠意義：讓頂尖診療能力下沉基層

　　麒光AI-OCT大模型的價值不僅限于技術創新，更在于推動醫療資源的均衡化。"基層醫院診斷能力不足，而三甲醫院醫療資源緊張，把頂尖術者的經驗轉化為普惠工具，是醫療平權的關鍵。"中科微光創始人朱銳表示，團隊的核心目標是通過AI技術，將頂尖醫院的精準診療能力傳遞至基層。

　　此前，中科微光的OCT設備已憑借中文操作界面、貼合中國醫生操作思維的設計等優勢，降低了基層醫院的設備使用門檻。如今結合AI大模型的助力，OCT技術的學習曲線被進一步縮短，即使是經驗相對欠缺的基層醫生，也能借助系統獲得可靠的診斷參考與手術指導。這一突破有望打破優質心血管醫療資源的地域限制，讓更多患者在家門口就能享受到精準診療服務，為我國心血管疾病防治體系的完善提供有力支撐。