#| fig-cap: "数据→证据→适宜技术开发与转化闭环" flowchart LR A["数据汇聚"] --> B["证据产出"] B --> C["适宜技术开发与转化"] C --> D["落地应用与数据反哺"] D --> A
研究内容与技术路线
高原卒中数智赋能研究与适宜技术转化平台：依托大模型与算力，架设MCP、Skills与智能体，开发卒中智能OPC，服务陕甘青新防治人员；西安交大一附院牵头。
总体思路
本项目形成「数据 → 证据 → 适宜技术开发与转化」闭环，依托西安交大一附院牵头的产学研用团队，建立高原卒中数智研究网络与范式，提升高原及西部卒中防治水平，为器械/药品/数字疗法等提供真实世界证据。
方向一：数智助理与卒中智能 OPC
目标：为陕甘青新等地高原卒中防治人员提供数智助理，赋能适宜技术推广及研究数据汇聚。
主要做法：
- 依托大模型与算力基础设施，架设 MCP、Skills 与智能体；
- 开发卒中智能 OPC（Outreach / Prevention / Care 等场景的智能支持），为防治人员提供日常决策支持、技术推广与数据填报等能力；
- 促进多中心研究数据规范汇聚，为后续病因、预后及防诊治效果评估提供数据基础。
方向二：AI 驱动数字健康研究管理与随访
目标：完善高原卒中脑心健康管理研究体系，支撑病因、预后及防诊治效果评估。
主要做法：
- 开发 AI 驱动的数字健康研究管理与随访工具；
- 依托已有高原卒中协作网络与数据共享平台，统一研究流程与随访规范；
- 支撑病因探索、预后评估及防诊治效果评估，产出高质量证据并服务于适宜技术转化。
方向三：多中心数据治理与适宜技术转化
目标：实现多中心协作与数据治理，促进防治适宜技术转化应用。
主要做法：
- 迁移学习支撑数据标准化与质控，缩小不同中心、不同来源数据的差异；
- 基于 AI 赋能的数据采集–云端质控–智能预警 架构（已授权专利并转化），保障数据质量与临床预警能力；
- 引入联邦学习与隐私计算，在保护隐私的前提下实现多中心联合建模与数据治理；
- 促进防治适宜技术在高海拔、多民族地区的转化应用。