当数据成为新质生产力的核心引擎，医疗健康领域正迎来一场由人工智能引领的深刻变革。近日，青岛大学附属医院牛海涛教授团队响应国家数据科技创新战略号召，围绕医疗数据要素的高质量供给、标准化治理与应用转化持续攻关，在肿瘤多模态诊疗数据底座建设与智慧应用方面斩获系列重大突破，并有效辐射带动青大附院多学科在相关领域取得系列成果。作为“人工智能+医疗健康”落地的关键基石，高质量数据集的建设水平直接决定着精准医疗的发展高度。该团队系列成果不仅能为临床诊疗插上“智慧的翅膀”，更以数据赋能撬动医疗产业升级，为“健康中国”建设注入青岛力量。

打破传统单点研究的局限，牛海涛教授团队深耕肿瘤诊疗领域，以“全链路数智化”为核心思路，围绕解剖结构数字化、手术执行智能化、多模态数据融合等前沿方向，攻克数据可用与模型落地之间的行业痛点。目前，团队相关成果已发表于npj Digital Medicine、International Journal of Surgery、Cancer Letters及npj Precision Oncology等国际期刊。面向科技前沿，系列成果沉淀形成了一批可复用、可评测、可迭代的高质量数据与方法规范，为全球医疗AI数据治理提供了“中国方案”。

在术前评估这一诊疗全链条的起点，该团队聚焦“如何高精度数字化还原患者”的核心问题，围绕复杂肾肿瘤手术规划难、血管变异多等临床痛点，建成了包含3926例腹部增强CT数据的高标准队列，依托标准化三维重建与多平面重组流程，打造了肾门解剖三维数据库并持续扩增，系统解析了肾动静脉变异与肾盂解剖分型，将关键手术要素实现数字化呈现，为个体化手术方案制定提供“精准导航”。此外，团队进一步构建多样本类型测序数据集，通过“血浆—尿液—肿瘤组织”三位一体样本测序分析，挖掘染色体外环状DNA特征，绘制对肿瘤分层与监测的分子图谱，为多模态联合建模提供关键靶点，实现了从微观分子到宏观解剖的全维度数据覆盖。

在宏观影像评估层面，该团队牵头建设覆盖1456例膀胱癌的CT影像结构化数据集。基于该数据研发的深度学习模型，已实现影像特征与生存风险的精准关联。在此基础上，团队结合测序数据进一步开展机制线索挖掘，推动影像预测从“经验判断”迈向“科学实证”，为临床预后评估提供客观可靠的数据依据，让AI辅助诊断更具临床价值。

到了“执行端”，该团队让数据价值在手术场景下得到释放。攻克手术机器人在术中复杂环境下的认知难题，团队构建腹腔镜根治性肾切除术全粒度视频数据集，并持续向其他泌尿系统肿瘤术式拓展。目前，该系统已汇聚数十万帧高质量标注数据，实现术中粗、细粒度信息的全覆盖感知与双向补偿增强。牛海涛告诉记者，此举意味着，借力数据价值，团队可以将外科医生的“隐性”手术经验，转化为机器可读的“显性”知识要素，为手术机器人智能化提升筑牢统一数据基础与标准化评测基准。

尤其值得一提的是，面向远程医疗与手术协同需求，该团队进一步构建了基于机器人运动学的高频动态数据，研发了数字孪生视觉辅助系统。在高时延场景下，该系统可显著提升手术效率、降低术者负荷。目前相关成果已完成临床可行性验证，通过可靠评测方法，为远程精准手术规模化应用打开“新通道”。

凭借以高质量数据为核心的智能化增强策略，该团队成功获批2025年度国家自然科学基金重点支持项目。目前，牛海涛教授团队已构建起贯穿术前精准评估、术中智能执行、术后疗效评测的全周期数据体系，实现了从微观分子特征、宏观功能影像到精细手术行为控制的全要素数字化贯通，为临床决策提供系统化、高质量的数据支撑。

未来，该团队将持续深耕数据价值挖掘，针对L4级手术自主化等前沿技术开展探索；同时，深化“医-产-学-研-用”协同机制，将科研成果转化为实际生产力，以高质量数据反哺国产手术机器人等高端医疗装备智能化研发，赋能行业龙头企业技术跃迁。此外，团队还将持续拓展多中心研究，探索医疗数据要素跨机构、跨区域高效流通的创新路径，以医疗数据价值化与智能化应用，赋能构建智慧医疗新生态，为健康中国战略的实施、区域医疗中心的建设，贡献更多智慧与力量。（青岛日报/观海新闻记者 耿婷婷）