长江日报大武汉客户端3月26日讯（记者陈洁 通讯员汪兰）成立于2000年，武汉兰丁智能医学股份有限公司（以下简称兰丁）经过大量研发实践和积累，形成了以数据为关键要素的核心竞争优势。

坚持不懈地发展数字经济，研发团队将人工智能等先进技术与细胞病理诊断深度融合，开发出多款智能设备，应用于智能筛查服务。凭借对大数据的收集、挖掘、开发及人工智能产业化落地能力等特质，被工信部评为“2018年大数据产业发展试点示范项目”“2021年新型信息消费示范项目”。

图片说明：兰丁股份最新的大通量扫描仪，一次可扫描1600片样本

2017年在国内率先将人工智能云诊断技术应用于湖北省大规模人群宫颈癌筛查中。经过5年运行，兰丁已经完成超过161万例的有效筛查，这是国内迄今为止最大规模人工智能宫颈癌云诊断筛查项目。

目前，兰丁正依托AI大数据技术进一步打造全国数字病理检验平台，把常见高发肿瘤筛查和临床数字诊断服务“湖北模式”推广到更多地方，为更多的人提供高效优质的服务。

高清显微成像、人工智能大数据、云诊断，一系列关键技术系国内数字经济首创

“一个经验丰富的病理医生，一天最多看100张细胞玻片。中国有3亿适龄妇女需要做宫颈癌筛查，仅靠病理医生是远远不够的。”兰丁创始人孙小蓉介绍道。

图片说明：兰丁股份创始人、董事长孙小蓉。

为了突破行业痛点，当年在加拿大博士后期间，孙小蓉看准了中国这个巨大的大数据应用场景市场，随后，研制全球首台有知识产权的“兰丁”宫颈癌诊断机器人，把人工智能检测技术与云技术结合，将医学界几十年积累的宫颈癌人工诊断信息进行大数据建模搭建AI云诊断平台……

数字经济助力经济高质量发展，兰丁股份做到了基于AI大数据云诊断的早期肿瘤筛查及应用，即用人工智能扫描仪获取数据，上传云端。几分钟后，医生在电子终端就可以复核自动生成的检测报告。

成绩的背后，是长期重视研发夯实发展基石。在数字经济领域，兰丁近年有一系列关键技术不断进行科技创新。

其中，终端设备高清显微成像技术实现超近焦距50倍数码变焦放大，配合抗眩光蓝玻璃红外线滤镜、双面AR增透镀膜和高显色背光使得玻片成像品质较传统方法全面升级。利用超近焦光学系统，实现对摄像头距离数厘米内载玻片中病理图像进行放大，并利用高像素5G终端设备实现对病理图像进行成像和拍摄，完成细胞病理切片的扫描、拍照、上传。

人工智能诊断云平台智能化诊断技术，终端设备完成病理组织切片数字化之后，通过5G网络快速上传到AI诊断云平台进行处理分析。基于人工智能技术包括细胞病理图像的拼接和全景重建算法、细胞分割检测算法、肿瘤细胞深度学习识别算法及云边协同技术构成。肿瘤细胞深度学习识别算法充分利用兰丁现有全球最大细胞组织数据库，采用深度神经网络算法，挖掘数据库中肿瘤细胞特征，构建肿瘤细胞识别模型。该模型以检测到的细胞图像为输入，以细胞癌变程度为输出，能够实现肿瘤细胞的自动识别。该模型最终将部署在云平台上，接收和处理各地Landing Smart上传样本，实现样本AI自动诊断。该技术已取得发明专利，荣获湖北省高价值专利金奖。

人工智能远程自动诊断、病理医生云上复核，这一技术的实现由Landing Smart智能诊断云平台通过发放二维码的方式使病理医生可以通过手机、笔记本等设备随时随地远程复核受检样本。由于AI智能诊断云平台自动识别病变细胞和组织，病理医生仅需对人工智能诊断结论中的阳性检测样本（约占总检测量的5%）进行复核即可，不仅减少了病理医生的工作量，也间接提高了准确度。

数据赋能肿瘤诊断，兰丁创新大数据诊断新模式

传统的肿瘤诊断和筛查，多采用人工病理诊断模式，存在的一些问题，基于此，兰丁采用数字化和人工智能技术，创新的研发了兰丁肿瘤大数据诊断模型和云平台，改变了传统病理诊断的模式，大大促进了行业发展。

肿瘤的诊断和筛查中，特别是大规模肿瘤筛查项目中，服务管理和质量控制是项目成败的关键。如何保证百万人甚至千万人级别的诊断，保证同样的服务标准和质量，一直是一个难题。兰丁通过引入数字化技术，实现了全数字化的管理模式。从信息的录入、样本物流运输到玻片的数字化扫描、人工智能分析、医生的复核等全流程，采用数字化平台进行管理，大大提升了项目的管理效率。同时，兰丁还开发了人工智能样本质控算法，将传统高年资医生抽检的质控模式改进为根据受检者及样本风险进行有针对性质控的新模式，从而让肿瘤诊断的质控模式发生了根本性变革。

数字经济中，数据是核心。兰丁在大数据收集、管理和标注上拥有数据规模大、数据存储方式先进、数据管理需求满足等相关的优势。

图片说明：兰丁全自动大规模宫颈癌筛查实验室。

兰丁经过20余年的技术沉淀与积累，拥有庞大的病理细胞组织数据量，总数据量达到1207TB左右，其中非结构化图像数据达到1206TB左右，结构化信息数据达到100GB以上。这些数据涵盖了临床各类高发肿瘤，通过AI标识与自我学习功能，有效为临床肿瘤筛查提供详尽而准确的诊断辅助。

兰丁的数据存储方式分为云数据库技术、分布式存储管理和云对象存储。其中，阿里云云数据库提供了高可用性、弹性扩展和备份恢复等特性，同时还保证了数据的安全性和隐私保护；分布式存储管理则可以将数据分散存储在多个节点上，提高了数据访问的性能和可靠性；对象存储OSS是阿里云提供的海量、安全、低成本、高持久性的云存储服务，可在任何应用、任何时间、任何地点存储和访问任意类型的数据。

图片说明：兰丁5G+AI细胞病理云诊断平台。

兰丁在大数据收集、管理和标注上具有显著优势，为其在肿瘤筛查和医疗决策等方面提供了强有力的支持。

通过新产业、新业态、新模式的创新发展，兰丁为医疗诊断行业注入了新的活力，对于提升医疗服务质量、提高医疗效率、降低医疗成本等方面都具有积极作用。未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，兰丁模式有望进一步拓展其应用范围，为更多患者带来福音，为地方数字经济发展贡献力量。

【编辑：肖翩】