近年来，清影医疗科技携手中国医学科学院北京协和医院，共同承接北京市科技重大专项以及国家重点研发计划“科技冬奥”重点专项项目课题。双方充分发挥在各自领域的核心优势，以人工智能+医疗、大数据、云计算为切入点，共同探索病理图像和CT图像诊断的智慧工具、以及依托大数据的运动伤病数据库，解锁智慧医疗更深度更高效的新方案。
北京协和医院是集医疗、教学、科研于一体的现代化综合三级甲等医院，是国家卫生健康委指定的全国疑难重症诊治指导中心，也是临床医学研究和技术创新的国家级核心基地。以学科齐全、技术力量雄厚、特色专科突出、多学科综合优势强大享誉海内外。在国家三级公立医院绩效考核中两次排名第一，在复旦大学医院管理研究所公布的“中国医院排行榜”中连续十一年名列榜首。
清影医疗科技是大数据与人工智能技术驱动的医疗解决方案提供商。清影以全球先进的大数据与人工智能技术为驱动，研发并提供卓越的医疗产品和服务，激活医疗行业数据价值，引领AI+医疗行业持续发展。为助力AI医疗进阶，清影已开发出基于大数据与人工智能技术的AI+医疗应用产品、医院信息互联互通、互联网医院等多种解决方案。
清影与协和在医疗行业的科技创新研究意义重大，一方面，有利于提高病理图像和CT图像的数据化、智能化、信息化发展，提高医疗中心及医联体的诊疗效率，促进人工智能算法在医疗领域的创新应用，在医疗行业形成一种可实现资源与服务共享的新方式，推进传统医疗的现代化转型，优化医疗资源分配。另一方面，清影的科研实力、技术创新与团队协作得到了协和医院与科学技术委员会的一致认可与好评，清影倍感振奋，将继续发挥自身的技术优势，赋能智慧医疗高质量进阶。
目前，清影与协和已在乳腺癌病理图像、胰腺癌病理图像、骨科CT图像等方面开展合作交流，并且已在多个项目中取得关键性进展。未来，双方将继续加强联系与探索，共同提升医疗行业的整体智能化水平，打造国际一流的人工智能医疗新高地，切实发挥示范和协同效应，为居民带来更加优质、便捷、智能、精准的医疗服务。
近日，清影医疗科技协同多家科研单位，包括中国医学科学院北京协和医院病理科分子病理学研究中心、清华大学信息科学技术学院自动化系、深圳清华大学研究院智慧医疗影像与健康研发中心，就乳腺癌数字病理图像的多分类在国际刊物Cancer Management and Research共同发表了《Deep Learning-Based Multi-Class Classification of Breast Digital Pathology Images》论文。
乳腺癌是全球女性最常见的健康威胁之一，一直是医学领域的重要课题。随着数字病理学的快速发展，许多学者已经使用基于人工智能的系统对乳腺癌病理图像进行分类。然而，现有的研究大多只停留在乳腺病变的二元分类（正常与肿瘤或良性与恶性），远不能满足临床需求。因此，我们建立了基于人工智能的乳腺数字病理图像多类分类系统，比二元分类系统更具临床实用性。
该论文中，我们提出了采用基于深度学习方法和机器学习方法的两阶段架构对乳腺数字病理图像的多类分类（正常组织、良性病变、导管原位癌和浸润癌）进行研究。所提出的两阶段模型可以有效地应用于乳腺病理图像的多类分类任务，可成为辅助病理学家诊断乳腺癌的高效工具。
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清影医疗科技（深圳）有限公司是清华大学智慧医疗中心进行科研成果转化，推动产学研一体化，践行协同科技创新的平台。公司致力于成为人工智能医疗行业的开拓者，通过运用全球领先的人工智能及大数据技术挖掘医疗数据价值，缓解医疗市场供需矛盾，提升医疗产业整体效能。
瞄准医院实际需求，清影与中国权威三甲医院合作，创新设计开发了智能辅助筛查、未来医院、人工智能药物挖掘等“AI+医疗”解决方案。
