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张立红、曲召丽、申爱雪、陈毅娇 等
王建、刘珂、万文博
为破解这一行业难题，项目团队依托自主研发的技术创新路径，在三大关键技术领域实现突破性进展。该项目最终实现了对白癜风的快速、客观、有效分期。
从技术层面解决了招飞医学选拔过程中因白癜风分期难题导致的效率瓶颈与结果偏差问题，为行业提供了全新的智能化解决方案。
图示：基于双模态与特征融合的智能分期系统架构
采用双模态输入技术，同步采集皮肤病变区域的光学、纹理等多维度数据，为分期提供更全面的信息支撑。
研发轻量化 AI 模型，在保证诊断精度的前提下，大幅降低设备的算力依赖与部署成本，适配招飞体检的高效性要求。
创新模态间特征融合技术，通过跨模态信息的深度整合，实现不同数据维度的优势互补，提升分期的准确性与稳定性。
突破招飞选拔的单一场景限制，将技术适配于军队体检、民航招乘、普通入职体检等各类体检场所的多样化需求。
推动设备向小型化、智能化方向升级，集成便携式硬件与智能交互系统，降低技术应用门槛，助力基层体检机构快速部署。
联合行业机构构建白癜风分期的标准化操作流程与数据共享体系，为体检行业皮肤病智能诊断领域提供可复制的解决方案。
持续迭代优化双模态输入技术的兼容性与数据采集精度，进一步提升白癜风分期的精准度至行业领先水平。
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