2025年12月16日，四川大学华西医院官网发布了一则《专利实施许可公示》 ，宣布拟对“基于共同底层的医教研一体化系统”、“动态超声图像解读模型的训练方法、解读方法及装置”等6项专利技术，以独占许可的方式授予云数易（成都）科技有限公司。
此次交易拟定价为100万元人民币，许可方为四川大学华西医院，被许可方为云数易（成都）科技有限公司。值得注意的是，这6项专利的发明人团队均由华西医院重症医学科的尹万红教授领衔，且专利权人信息显示，部分专利由华西医院与云数易科技共同持有，体现了双方在研发阶段就已建立的紧密合作关系。
此次专利组合的核心发明人尹万红教授，是四川大学华西医院重症医学科的知名专家。他不仅是主任医师、博士生导师，还担任华西医院重症医学研究所-可视化诊疗与人工智能实验室主任 。其研究方向聚焦于多器官功能障碍、重症器官功能监测与支持、重症超声及可视化诊疗，这与本次转让的专利技术高度契合。
被许可方云数易（成都）科技有限公司是一家专注于医疗信息化与人工智能领域的新兴科技企业。尽管公开信息有限，但从其与华西医院共同申请多项专利 的行为可以看出，该公司并非单纯的技术购买方，而是深度参与前期研发的合作伙伴。
本次许可的6项专利构成了一个相互关联、层层递进的技术体系，其核心是围绕重症医学的临床需求，构建一个集数据采集、智能分析、临床决策、教学科研于一体的智能化闭环生态。
《基于共同底层的医教研一体化系统》 旨在解决当前医疗、教学、科研三大系统相互独立、数据不互通的“信息孤岛”问题。它通过一个“三位一体”的数据引擎，将临床诊疗数据、科研队列数据和教学案例数据进行整合，形成一个闭环：临床发现问题 -> 科研验证问题 -> 形成知识更新 -> 反哺教学与临床。这为实现真正的“数据驱动”的智慧医疗奠定了基础。
而《一种结构化病例的构建系统》 则专注于解决数据源头的标准化问题。该专利通过定义一系列标准化的临床信息模块（如临床辨析、重症超声评估、病理生理表型解读等），规范了病例的书写和数据采集过程，极大地提升了数据的质量和可用性。两项外观设计专利则确保了这些系统拥有友好、高效的用户交互界面。
《动态超声图像解读模型的训练方法、解读方法及装置》 针对的是重症超声这一关键技术。重症超声（Point-of-Care Ultrasound, POCUS）因其无创、实时、可床旁操作的特点，已成为重症监护室（ICU）的“新听诊器”。然而，动态超声图像的判读需要丰富的经验，尤其对于心脏功能、血流动力学等复杂评估，不同医生间存在较大差异。该专利的创新之处在于，它不仅是简单的图像识别，而是通过一种结合了“时序关键点”、“动态ROI轨迹”和“逻辑链标签”的特殊批注方法，让AI模型学习专家的完整“思维链”。这意味着AI不仅能“看懂”图像，更能理解图像随时间变化的意义，并根据预设的病理生理规则和诊断逻辑，输出动态变化分析数据，其稳定性和准确性有望超越人类专家。
《重症患者人工智能诊疗方案推荐方法、装置、设备及介质》则是将AI能力直接应用于临床决策。它采用了“双保险”机制：一方面，利用深度学习模型直接推荐诊疗方案；另一方面，通过在大型病例库中匹配相似病例，给出基于过往成功经验的方案。当两者不一致时，同时呈现给医生参考，这既发挥了AI的创新性，又保证了决策的安全性，为经验不足的医生提供了强大的支持。
重症医学科是数据最密集、决策最紧急、对技术依赖最高的临床科室之一，天然是AI应用的理想场景。从病情监测预警、多器官功能支持到精准治疗，AI在提升重症救治效率和质量方面潜力巨大。
同时，全球超声设备市场规模预计在未来十年将保持高速增长 ，而AI与超声的结合，特别是在床旁超声（POCUS）领域的应用，能够有效赋能基层医生，提升其诊断能力，是解决医疗资源不均衡问题的重要途径。华西医院的这批专利精准地切入了这两大热门赛道。
四川大学华西医院此次价值百万的专利实施许可，让我们窥见中国顶尖医院如何将临床需求转化为创新动力，通过与产业界的深度融合，将前沿的人工智能技术锻造为服务于患者的临床利器。
渝公网安备 50011202502165号
