北大又一AI平台，上线！
在过去的几个月中
北大Science Navigator科学导航平台
“北大问学”智能教学平台等
相继上线
以智能之力赋能技术创新
助力智慧教学
近日
由北京大学医学部学科办
北京大学计算中心
软件工程国家工程研究中心
联合开发的
“医学+X”智能学术探索
Xplore平台正式上线！
Xplore是落实
北京大学2025“科技创新年”战略规划
贯彻“医学+X”发展理念
主动布局开发的医学特色AI工具平台
AI赋能学科交叉，探索发现智能医学
访问入口：校内门户或北京大学APP搜索“Xplore”
网址链接：xplore.pku.edu.cn
Xplore首批部署的医学AI工具包括“学者搜索”、“一体化数智医疗生态空间”、“小北健康”和“小雅医生”，协助医学科学家提高医学知识获取、基础研究和临床诊疗的效率。
01
学者搜索
当交叉学科的灵感诞生时，通过主动发现碰撞出新的火花
学者搜索是由北京大学计算中心与医学部学科办、网信中心联合开发的学者信息平台，数据库涵盖了北京大学医学部、理学部、信息科学与技术学部、工学部等领域六千余名专家学者的详细信息，包括研究领域、联系方式、个人主页和Scopus学者档案等。使用学者搜索时，用户可以根据姓名、学院或研究领域搜索我校相关专家，精准便捷地找到某专业领域的专家学者信息。通过主动发现，助力交叉学科研究的高质量开展。
注：目前专家信息均自动抓取于个人主页，部分内容可能存在信息不准确或滞后问题，如需修正请联系医学部学科办，其他学部专家信息正在陆续补充中。
02
一体化数智医疗生态空间
“临床需求-医信交叉-成果转化-临床应用”全链路解决方案
在“临床医学+X”青年专项的起步支持下，北京大学软件工程国家工程研究中心与多家医院合作，由六元空间协助运维，打造了从数据整合、安全共享到智能诊疗一体化的数智医疗生态空间，包含“临床科研数据库平台”“数据交汇共享平台”“自动化数据分析平台”和“多模态医学大模型”等四个功能模块。
作为“临床医学+X”重要成果，该平台通过柔性化多源临床数据规范化采集，依托医学可信数据空间的隐私计算技术，构建跨机构数据流通通道，借助患者诊疗全景分析平台形成全生命周期数据闭环，叠加多模态通用大模型基座的智能解析能力，实现“数据贯通-智慧赋能-安全可信”的数据链路。
子平台介绍
临床科研数据库平台：集全面临床数据采集与管理、随访管理、医患互动与患者管理、多中心权限管理和中央随机等功能于一体，平台量表已经达到3万个，在线数据库达3千个。
数据交汇共享平台：基于高性能医学数据集中台技术架构，提供灵活的数据集标识共享及目录检索，建立开放医学数据汇交共享平台。
自动化数据分析平台：集成200+种影像、基因组学等多模态处理分析工具与60+种专业可视化工具，全方位赋能从数据整理到分析报告输出的完整流程。
多模态医学大模型：基于百万级图文对话和医学语言微调训练，形成了多模态基础医学大模型，衍生中医、皮肤病、精神心理等多个领域的专病大模型。
03
小北健康
数字化的医疗领域资深专家，大幅提升医学知识获取效率
现代医学博大精深，知识浩如烟海。为了开发一个更懂医学的垂域大语言模型，北京大学软件工程国家工程研究中心基于医学知识文本和诊疗场景数据，通过先进算法和严谨工程设计构建了一位数字化的医疗领域资深专家-小北健康。
小北健康可以提供专业医疗知识问答，在多种医疗场景中发挥重要作用，如导诊问答、医疗研究报告生成等，具有多场景、多领域、多群体的特点。不仅能在医疗知识层面上给出更准确的判断，并且可以结合补充知识，在多个角度让回答的内容更详细、更有条理。
04
小雅医生
一键挖掘电子病历数据背后的秘密
病历是患者身体状态和疾病情况的真实记载，具有多模态、高维、小样本的特点。为了挖掘病历数据隐藏的“秘密”，作为医信交叉研究的成果，北京大学软件工程国家工程研究中心研发了人工智能辅助诊疗平台“小雅医生”。该系统应用北京大学原创的知识增强的高维表示学习方法，训练了一系列针对电子病历的深度学习模型，并提供病人健康风险评估、相似患者推荐、诊疗建议生成等辅助诊疗功能。
上图展示为终末期肾病患者（腹膜透析患者）随访期间健康风险评估（全因死亡预测）示例，即将上线早产预测、滤泡性淋巴瘤一线治疗后疾病进展预测等功能。
以上四款是首批部署在Xplore上的医学AI工具，欢迎老师同学们使用并提出宝贵意见。
北大医学正逐步构建形成“北大医学+AI”科技创新生态圈。“医学+X”领航计划-人工智能与医学发展专项的研究成果及数据汇交等信息将在Xplore平台进行展示和披露。
更多北大医学自研AI工具正在路上，敬请期待！
来源 |北京大学融媒体中心、北京大学医学部学科建设办公室、北京大学计算中心、北京大学软件工程国家工程研究中心
排版 |史童月
责编 |王梓寒
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