一個臨床醫生想用自己的研究數據訓練一個AI模型，需要做什么？
過去的答案是：找算法工程師、寫代碼、調參數、反復迭代。一個課題從立項到出模型，半年到一年是常態。數據處理、特征提取、模型構建分屬不同工具，數據在工具之間來回倒，容易出錯，更難以復現。
現在，東軟給出的答案是：打開瀏覽器，拖拽連線，點擊運行。
把AI開發從“寫代碼”變成“搭積木”
東軟推出的“探索多模態醫學星空人工智能平臺”，核心要解決的就是一件事——讓不懂編程的臨床醫生，也能獨立完成醫學AI研究。
平臺內置150多個流水線算子，覆蓋影像預處理、特征提取、機器學習、深度學習、統計分析等全流程。醫生通過拖拽、連線的方式組合算子，就能搭建一條完整的數據處理與分析流水線——這就是平臺特有的“柔性科學計算工作流”，無需寫代碼，平臺自動執行。
更關鍵的是，50多種機器學習與深度學習算法可以直接調用，同類模型還能橫向對比評估。醫生不用糾結“用哪個模型更好”——試了就知道。
對于想自己設計網絡結構的研究者，平臺還提供神經網絡自主編排能力：把復雜的神經網絡編碼變成可視化編排過程，編排完成后自動訓練，不需要設置任何參數。即使是深度學習建模的初學者，也能完成專業級模型開發。
多模態數據，一次打通輕松應用
醫學研究的難點，往往在數據。
影像數據來自PCCT、CT、MRI、X光、數字病理、內鏡等，臨床數據來自HIS、LIS、電子病歷，組學數據來自基因組、蛋白質組——多源異構，格式不一，整合起來耗時耗力。
平臺做的事情是：統一管理影像數據、臨床數據、組學數據、病理數據、人口學數據、隨訪數據，支持DICOM、JPG、PNG、NII、CSV等多種格式，用一致的標準存儲和處理。
數據導入后，平臺自動生成數據畫像——缺失值、偏倚量、效應量、正態性、數據分布、質量分析、相關性分析，一鍵出結果。
在多模態融合分析場景下，平臺將不同模態的特征進行編碼組合，形成聯合特征。醫生可以用影像+文本+臨床指標一起建模，而不是只看單一維度，從而更全面地理解疾病機制、發現新標志物。
精準統計分析，賦能科研發現
對醫學科研而言，統計分析與機器學習同樣重要。平臺內置了完整的統計分析工具，覆蓋t檢驗、方差分析、卡方檢驗、回歸分析、相關性分析等常用方法，同時支持連續型變量統計等多種參數選擇。統計結果可以條形圖、直方圖、箱線圖、QQ圖等形式直觀展示，原始數據一旦調整，統計結果實時更新，無需重新計算。更重要的是，整個分析過程與結果一同保存，支持完整重現，確保科研嚴謹性。這讓醫生在建模之前就能深度理解數據特征，為后續特征篩選和模型選擇提供可靠依據。
從課題到成果，全流程閉環
一個完整的醫學AI研究，不只是訓練模型。
平臺覆蓋課題管理、數據管理、數據處理、算法開發、模型訓練、成果管理全流程。課題負責人可以在平臺上分解任務、分配給團隊成員、跟蹤進度，支持任務依賴關系和優先級設定。數據處理過程可追溯，數據流圖讓每個數據集的來龍去脈一目了然。
平臺內置算法服務平臺，集成210+內置算法，支持算法的集成、共享和評價。團隊訓練的模型可以封裝為標準格式導出，部署到第三方平臺使用——這意味著科研成果不再只停留在論文里，可以真正轉化成產品。此外，平臺還提供“定制實驗空間”，允許研究者上傳自有Python代碼并調用平臺GPU資源運行，進一步拓展了靈活性和可擴展性。
已在眾多醫院落地驗證應用效果
目前，東軟已與20多家醫療機構建立了醫工協同關系，并與復旦版《2023年度中國醫院綜合排行榜》Top60醫院中的23家建立深度合作。現在，探索多模態醫學星空人工智能平臺上有多個真實案例在跑：
某醫院醫生用膝關節MR影像結合臨床數據，建立髕下脂肪墊與疼痛的預測模型。使用平臺前，數據處理、特征提取、建模分散在不同工具中，轉換過程容易產生誤差。使用平臺后，所有分析在一個集成環境中完成，醫生只需關注業務邏輯，模型訓練由平臺自動完成。
另一個案例是多模態融合預測乳腺癌分子分型。醫生融合X線、超聲、血清腫瘤標志物、病理分型等多因素，探索不同組合建模。平臺幫助醫生完成了MR影像組學特征提取，并通過多種特征組合與模型對比，找到了最優方案。平臺的可復用流水線讓重復實驗效率大幅提升。
一個值得注意的趨勢
醫學AI的落地瓶頸，正在從“算法不夠好”轉向“用起來太難”。
算法能力已經不是問題。問題在于，臨床醫生不會用、用不起、用不順。誰能把AI開發的門檻降下來，誰就能打開真正的規模化應用空間。
東軟的思路很明確：不做“給算法工程師用的工具”，做“給臨床醫生用的平臺”。150個算子、210+內置算法、多模態數據打通、無代碼全流程閉環、柔性工作流、定制實驗空間——這些技術能力堆在一起，指向的是一個目標：讓醫學AI研究從“少數人的專業”變成“多數人的日常”。
越來越多的醫院和科研機構正在加入這條路徑，驗證著這一目標的可行性。
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