细胞内镜辅助诊断模型技术服务

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细胞内镜辅助诊断模型技术服务

采购信息
项目编号 BA* 项目名称 细胞内镜辅助诊断模型技术服务
经办人单位 (略) （白求恩第 (略) ） 经办人 徐红
预算金额 *.00 人民币 成交金额 *.00 人民币
成交供应商 厦门 (略)
联系地址 福建省- (略) -厦门火 (略) 软件园三期诚毅北大街55号203 采购单位 吉林 (略) （白求恩第 (略) ）
付款方式 服务完毕验收合格后100%付款。
供应商联系手机 * 服务时间 2024年12月13日 至 2024年12月31日
服务地址 吉林省- (略) - (略) 2号楼6楼内镜中心
验收方式 以成交单为准，参考相关内容进行验收。验收程序以*方职能部门规定为准。
售后服务要求 一、在模型进入临床测试后，持续跟踪模型在临床上的真实世界表现。模型交付后五年内，开发方负责利用科室提供的新的脱敏数据，对模型进行迭代更新。迭代更新的内容包括但不限于：模型的明显性、特异性、准确性的提升， (略) 理速度的提升，模型泛化能力的扩展等。 二、 在后续模型的迭代过程中，开发方负责开发和提供对应的在线标注软件和标注工具。开发好的软件和标注工具对吉林大学 (略) 终身免费试用。 三、 科室后续利用该模型进行各项前瞻性临床研究工作，开发方负责全程技术支持。
采购材料 细胞内镜辅助诊断模型技术服务_1_.pdf

明细清单
采购品目 临床医学研究服务 名称 细胞内镜辅助诊断模型技术服务
单位 项 数量 1
单价 ￥* 总价 ￥*
范围/服务内容及要求 利用科室提供的数据按照要求进行人工智能模型的训练和回顾性测试工作。具体内容如下： 1、开发可以远程，多用户使用的在线数据标注工具，该工具可以实现数据上传，数据边界勾画，图像类型赋值等图像标注工作，作为后续研究的主要辅助工具之一； 2、利用科室给定的数据，选择合适的人工智能深度学习模型，完成一项可以在 (略) 分细胞内镜冻结后拍照后图像质量模型，模型的敏感性和特异性均超过95%； 3、利用科室给定的数据，选择合适的人工智能深度学习模型，训练一个可以在NBI (略) 分细胞内镜图像中增生性息肉，腺瘤和肿瘤的人工智能模型，模型的敏感性和特异性均超过95%； 4、利用科室给定的数据，选择合适的人工智能深度学习模型，训练一个可以在染色 (略) 分细胞内镜图像中增生性息肉，腺瘤和肿瘤的人工智能模型，模型的敏感性和特异性均超过95%； 5、训练一套针对细胞内镜下ssl诊断的解决方案，包括训练一套利用大模型和生成式AI完成针对ssl稀有数据的数据增广模型，以及训练一套针对ssl的细胞内镜下的诊断模型，诊断的敏感性大于95%，特异性大于85%； 6、将几个模型进行融合，使模型之间的运行关系更符合临床实践要求，方便后续进行前瞻性临床验证。

信息咨询
吉林大学招标与备案(采购)管理中心

设 备 类：林老师: 0431-*

工 程 类：白老师: 0431-*

服务及其他货物：李老师: 0431-*

采购信息
项目编号 BA* 项目名称 细胞内镜辅助诊断模型技术服务
经办人单位 (略) （白求恩第 (略) ） 经办人 徐红
预算金额 *.00 人民币 成交金额 *.00 人民币
成交供应商 厦门 (略)
联系地址 福建省- (略) -厦门火 (略) 软件园三期诚毅北大街55号203 采购单位 吉林 (略) （白求恩第 (略) ）
付款方式 服务完毕验收合格后100%付款。
供应商联系手机 * 服务时间 2024年12月13日 至 2024年12月31日
服务地址 吉林省- (略) - (略) 2号楼6楼内镜中心
验收方式 以成交单为准，参考相关内容进行验收。验收程序以*方职能部门规定为准。
售后服务要求 一、在模型进入临床测试后，持续跟踪模型在临床上的真实世界表现。模型交付后五年内，开发方负责利用科室提供的新的脱敏数据，对模型进行迭代更新。迭代更新的内容包括但不限于：模型的明显性、特异性、准确性的提升， (略) 理速度的提升，模型泛化能力的扩展等。 二、 在后续模型的迭代过程中，开发方负责开发和提供对应的在线标注软件和标注工具。开发好的软件和标注工具对吉林大学 (略) 终身免费试用。 三、 科室后续利用该模型进行各项前瞻性临床研究工作，开发方负责全程技术支持。
采购材料 细胞内镜辅助诊断模型技术服务_1_.pdf

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采购品目 临床医学研究服务 名称 细胞内镜辅助诊断模型技术服务
单位 项 数量 1
单价 ￥* 总价 ￥*
范围/服务内容及要求 利用科室提供的数据按照要求进行人工智能模型的训练和回顾性测试工作。具体内容如下： 1、开发可以远程，多用户使用的在线数据标注工具，该工具可以实现数据上传，数据边界勾画，图像类型赋值等图像标注工作，作为后续研究的主要辅助工具之一； 2、利用科室给定的数据，选择合适的人工智能深度学习模型，完成一项可以在 (略) 分细胞内镜冻结后拍照后图像质量模型，模型的敏感性和特异性均超过95%； 3、利用科室给定的数据，选择合适的人工智能深度学习模型，训练一个可以在NBI (略) 分细胞内镜图像中增生性息肉，腺瘤和肿瘤的人工智能模型，模型的敏感性和特异性均超过95%； 4、利用科室给定的数据，选择合适的人工智能深度学习模型，训练一个可以在染色 (略) 分细胞内镜图像中增生性息肉，腺瘤和肿瘤的人工智能模型，模型的敏感性和特异性均超过95%； 5、训练一套针对细胞内镜下ssl诊断的解决方案，包括训练一套利用大模型和生成式AI完成针对ssl稀有数据的数据增广模型，以及训练一套针对ssl的细胞内镜下的诊断模型，诊断的敏感性大于95%，特异性大于85%； 6、将几个模型进行融合，使模型之间的运行关系更符合临床实践要求，方便后续进行前瞻性临床验证。

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