【科技资讯】白伟民在2026可持续全球领导者大会谈健康数据采集验证

💡 导读

在2026可持续全球领导者大会上，安顿健康科技创始人白伟民分享了中医机器人研发中健康数据的采集与验证经验。这一实践为健康AI高质量数据积累提供了可参考样本，对垂直领域AI研发具有重要借鉴意义。

🔑 关键要点

• ▸白伟民披露中医机器人项目投入1.3亿，历经两年半研发，采集300多家医院数据
• ▸安顿已采集20多万人健康数据，结合50多万份医案训练中医垂直大模型
• ▸中医机器人经多维度采集、专业标注，通过中国信通院58项测试验证

📝 核心摘要

2026年10月22日，在2026可持续全球领导者大会“具身智能与未来产业”论坛上，安顿健康科技创始人白伟民披露了中医机器人研发过程中健康数据采集与验证的核心实践，为健康领域人工智能高质量数据积累提供了关键样本。
白伟民介绍，该中医机器人项目累计投入1.3亿元，历经约两年半研发周期，采集了全国300多家医院的相关数据，并有500多名中医师参与数据标注工作。目前，安顿已累计采集20多万人的健康数据，并结合50多万份医案开展模型训练，围绕“天回中医”垂直大模型，致力于将中医诊疗经验转化为标准化、可视化、可回溯的信息，为实际应用提供支撑。
在数据采集环节，中医机器人通过图像、声音、问诊信息、脉搏波动等多维度方式获取人体相关信息，例如将手腕处血流波动转化为可见图形，确保采集数据与真实诊疗场景建立关联。采集一位临床患者的数据需3名工作人员配合，完成设备操作、信息记录、数据清洗、专业标注及模型训练等全流程工作，20多万人的数据积累背后是大量反复的采集与整理工作。
专业标注是保障数据质量的核心环节，白伟民强调，相关标注工作需由副高及以上职称的中医师进行背对背标注，通过专业人员独立判断核对信息、发现分歧、检查数据质量，为模型训练提供具体专业参考。同时，人体采集数据与历史医案承担不同作用：前者记录个体具体条件下的身体信息，后者提供既有诊疗经验，二者有效衔接是垂直场景AI研发的关键。
数据验证环节，安顿中医机器人已通过中国信通院泰尔实验室的58项测试验证，后续还需开展人机交互及不同场景下的实验，检验模型、设备与操作流程的适配性。白伟民指出，当前通用人工智能与通用物理智能仍存在明显距离，安顿聚焦中医诊断垂直场景，需持续探索真实交互数据、仿真数据及实验环境数据向可用能力转化的路径，明确具体任务才能确定数据采集、标注及检验的方式。
此外，产品进入使用环节后，用户反馈会进一步优化数据建设，针对数据质量、交互设计、模型分析等问题补充样本、调整流程，推动研发迭代。白伟民的分享清晰展示了健康数据从采集、标注到验证的完整工作量，证明高质量数据积累依赖专业人员持续参与，且需让每一次采集和测试对应真实任务，为健康服务提供有效支撑。

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👉 白伟民在2026可持续全球领导者大会谈健康数据采集验证

🏷️ 标签：健康数据采集, 健康人工智能, 中医机器人, 数据验证, 垂直大模型