医疗影像AI辅助诊断系统开发（医疗行业）：背景：基层医院放射科医生资源短缺，影像诊断效率低（单例报告耗时15分钟），误诊率约10%。核心诉求：基于深度学习算法，开发针对肺部CT、乳腺X光、骨科DR等影像的AI辅助诊断系统，支持病灶自动识别、标注与诊断建议输出。应用场景：各级医院放射科、体检中心。预期目标：单例影像报告耗时缩短至3分钟内，误诊率降低至3%以下，辅助基层医生诊断效率提升80%。