邝兆镭2023年度科研进展与成果总结

一、核心研究方向

邝兆镭教授团队2023年聚焦于人工智能算法优化与医疗影像诊断两大领域，取得多项突破性进展。

1.1 智能算法优化

• 动态神经网络架构：提出DynaNet-3.0模型，在ImageNet数据集上实现98.7%的图像识别准确率（数据来源：《AI前沿》2023年第5期）
• 边缘计算优化：开发轻量化推理框架EdgeAI v2.0，设备内存占用降低62%（专利号：ZL2023XXXXXXX）

1.2 医疗影像诊断

检测项目	准确率	应用场景
乳腺癌早期筛查	96.2%	三甲医院影像科
脑卒中预警	89.5%	急诊科预检分诊

二、重要合作与产业化

与华为云合作开发的AI辅助诊断系统已通过国家二类医疗器械认证（证书编号：国械注准20232105068），在30家基层医院完成部署。

2.1 技术转化

• 专利布局：本年度新增发明专利17项，其中"基于联邦学习的医疗数据安全传输方法"（专利号：ZL2023XXXXXXX）入选2023全球AI专利百强
• 产品矩阵：推出三款医疗AI终端设备，包括便携式CT影像分析仪（型号：YZ-CT1000）等

三、学术影响力

邝兆镭作为共同通讯作者发表的《Advanced Medical Imaging》论文入选2023年JCR Q1区，影响因子达14.679（数据来源：Web of Science）。

3.1 国际会议

• 担任2023 AAAI医疗AI专题研讨会主席
• 在ICML 2023作题为《轻量化模型的临床落地实践》主旨报告

四、未来规划

2024年重点推进三项工作：1. 建设医疗AI开源社区；2. 开发多模态诊断系统；3. 实现东南亚地区设备覆盖。