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一家医疗科技企业凭借1400TB的宫颈细胞数据，让宫颈癌筛查覆盖全国31省2000余机构，三年创造数亿元效益；一家医院用2.45亿张超声影像“喂养”出全球首个超声多模态大模型，AI诊断准确率达到高年资医师水平；一家科技公司通过218TB的多模态精神健康数据，实现10秒快速筛查抑郁障碍，让偏远地区也能享受专业级心理健康服务……这些看似不相关的突破，都指向同一个关键词——高质量数据集。
2025年的武汉，一场由数据驱动的产业变革正在悄然发生：以“数据燃料”点燃人工智能产业的引擎，让数据从“资源”变为“资产”，从“沉淀”走向“增值”。
宫颈细胞AI辅助诊断高质量数据集技术架构图。
故事要从一份文件的出台说起。2025年初，《武汉市促进人工智能产业发展若干政策措施》出台，武汉市数据局广泛征求意见印发全国首个聚焦高质量数据集建设的市级专项政策，明确了“建什么、怎么建、如何用”的路径。
随即一场覆盖72家申报单位的“一对一”辅导铺展开：工作人员带着企业梳理数据资源、明确应用场景，走进武汉兰丁智能医学的生产车间、传神语联的翻译平台、九州通的物流中心，实地考察数据应用的真实痛点。在武汉兰丁智能医学的实验室里，技术人员展示了他们的“秘密武器”——一个总量超1400TB的宫颈细胞数据集，里面不仅有千万级细胞图像，还有超10亿条细胞标签和临床元数据。“过去基层筛查缺病理医生，我们就用数据‘补位’。”企业负责人介绍，通过“标准化采集—数据加工—模型训练—安全质控”的全流程闭环，这套数据集支撑研发的4代智能筛查终端，不仅能自动识别异常细胞，还能通过云端诊断系统连接三甲医院专家，让西藏山南等偏远地区的7万名妇女在家门口完成宫颈癌筛查，彻底打破地域限制。
亿级多器官超声影像人工智能高质量数据集四位一体建设框架。
如果说兰丁智能的故事展现了数据在医疗普惠中的力量，那么华中科技大学同济医学院附属协和医院的“亿级多器官超声影像数据集”，则诠释了数据如何推动技术革命。面对中国超声医师缺口大、基层资源不均的难题，协和医院依托日均10万份的异构超声数据，啃下了“海量数据实时整合、安全脱敏、专家级标注”三块硬骨头：自研40余套设备协议实现统一脱敏，获GDPR等保三级双认证；用“AI初筛—双医生盲审—权威终审”的三级质控，完成45万幅图像的精准标注；最终整合百万例患者、2.45亿张影像，融合10余家三甲医院及13国公开数据，建成20余个高价值专病库和200余个标准化AI数据集。基于这些数据训练出的全球首个超声多模态大模型UltraUnion，不仅能精准诊断70余种疾病，还催生了全球首台具身智能超声机器人，实现甲状腺、肝脏等6部位的“扫—检—诊”全自动操作，目前正在三甲机构进行临床验证。“数据让我们的AI从‘实验室’走进‘手术室’，更让基层医院有了‘专家级’的诊断能力。”医院项目负责人说。
抑郁障碍人群体征高质量数据集建设框架。
数据不仅能治病，还能“治心”。武汉东湖大数据科技股份有限公司的“抑郁障碍人群体征高质量数据集”，就用218TB的多模态数据破解了传统精神健康筛查的“主观难题”。不同于依赖问卷的传统诊断，该数据集融合面部视频、动态光谱和生物信号，通过非接触式采集技术，构建起“生理+行为”特征的预测模型，识别准确率较传统方法显著提升，10秒即可完成快速检测，筛查效率提高80%以上。如今，这套系统在校园里守护学生心理健康，在企业里降低事故率20%，更通过5G技术延伸至偏远地区，让曾经“看不见、摸不着”的心理问题有了“数据画像”。“我们不仅建数据集，更建生态。”企业负责人介绍，数据集已联动数据标注、智能硬件企业，形成“数据+技术+硬件”的协同产业链，带动相关产业产值增长，让精神健康服务从“被动治疗”转向“主动预防”。
这些企业的实践，正是武汉高质量数据集建设的缩影。数据显示，2025年武汉聚焦工业制造、医疗健康、交通物流等重点领域，组织多元主体建设超100个行业高质量数据集，发布第二批10个典型案例，总规模突破200TB，支撑50个AI模型及智能体开发，带动产业投资约4.3亿元，促进企业营收增长1.4亿元。更令人振奋的是，武汉的“数据实力”已获得国家级认可：3个项目获批国家数据局专项资金支持，3个案例入选国家高质量数据集典型案例（副省级城市前列），26个数据集入选湖北榜单（占比超72%），12个场景入选湖北省重点联系服务示范场景清单，紫东太初公司的“赋能具身智能机器人智慧化训练的高质量数据集”项目入选国家先行先试示范任务。
“高质量数据集不是‘数据仓库’，而是‘创新引擎’。”武汉市数据局相关负责人表示，武汉将继续发挥政策引领作用，发布专项建设任务，探索“高质量数据集创新试验场”，聚焦光电子信息等特色产业打造示范场景，同时推进规范化评测，争取更多国家、省级试点支持，让更多“武汉数据”成为人工智能模型的“优质燃料”，为城市高质量发展注入更强劲的数字化动能。（图/文 居琦）
