3月3日，机电控制与物流装备研究所刘成良教授主持研发的全球首个心电辅助诊断大模型“SingoAI 1.0”正式上线，旨在为院内心电监护设备、院外穿戴式设备等各类心电监护仪提供一个基于AI的交互式人工智能工具平台，服务于院外的终端用户、各类心电仪器厂商以及医院心电图室医生等。

 SingoAI大模型是基于大规模预训练人工智能技术，深度融合心脏电生理学知识与临床诊疗经验，依托百万级大规模临床心电数据库训练，能够实现从原始心电波形特征提取到复杂病症（如房颤、心肌梗死、传导阻滞）的精准诊断与多疾病风险分层。当前心电大模型已上线实时异常定位、AI辅助报告生成、智能问答（接入Deepseek）等功能，适配不同地域、年龄及设备差异的临床场景，为基层医疗和急诊环境提供普惠化心电智慧诊疗服务。

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 该模型得到了科技部国家重点研发计划和国家自然科学基金等课题的资助，项目团队希望通过SingoAI及其人工智能深度学习算法模型的部署，显著提升了心电图诊断的精准度和效率，不仅能够识别常规心律失常、心肌梗死等疾病，还能覆盖罕见心电图异常，其泛化能力突破了地域、设备和人群差异的限制，助力医疗资源匮乏地区实现快速筛查与辅助诊断。同时，SingoAI大模型通过智能问答引擎和远程监测功能重构了心电诊疗流程，优化了临床决策支持系统，并结合云平台化趋势推动心电监护设备与其他医疗生态的互联互通，为行业带来了从硬件研发到服务模式的全链条革新，加速了医疗数字化转型并降低了整体医疗成本。

 机电控制与物流装备研究所刘成良教授长期致力于解决医疗健康领域与人工智能交叉的科学问题和关键技术，旨在通过医学机理与AI交叉实现疾病智能诊断、实时健康监护与长期风险预测，推动医疗人工智能技术的发展与应用。团队近年来在Cell Reports Medicine、Communications Medicine等期刊发表40余篇医疗AI研究论文，研究成果已在各级医院、各类企事业单位进行了推广应用，取得了广泛好评。