以临床病历大数据训练核心基座模型，向下统一对接血检 / 影像 / 用药等垂直专家模型；再以约 300 例诊疗音频补齐语义与声学维度，进一步抬升基座模型上限。
高质量、结构化、长周期的临床病历数据，是难以被复制的核心壁垒。它既是基座模型的训练燃料，也是连接各垂直专家模型的"中央枢纽"。
炎症/代谢/激素
开发中CT / MR 影像组学
开发中方案/疗效/调整
开发中主诉/诊断/病程
开发中可持续扩展
规划语义+声学补强
≈300例 进行中🔗 病历基座向下统一对接各专家小模型；音频作为关键补充数据，回流抬升基座质量，形成正向数据飞轮。
病历中的主诉与诊断高度凝练，与量表对齐时会丢失关键语义；而音频不仅补回语义颗粒度，更带来文本永远无法获得的声学与语言学线索。
寥寥数字，是医生高度浓缩的结论。
PHQ-9 对齐置信度被迫"打折"。
原始对话还原病历背后的完整语境：起病、诱因、波动、伴随症状，修复与量表对齐时丢失的信息。
文本永远无法获得的维度——
大量第三人称、被动应答、答非所问 → 提示患者可能在回避或淡化，据此校准主诉可信度。
采集 → 分析 → 决策 全链路设计，绿色为当前能力，蓝色为演进方向
以病历基座为中心，语音 + 血检 + 影像 + 用药多模态汇聚，构建身心一体的精准画像
基频/语速/韵律等声学标志物 + 语义症状线索，捕捉抑郁的"声音指纹"。
炎症因子、神经递质代谢物、HPA轴激素等生物标志物，提供客观生理依据。
CT / MR(MRI) 等影像组学分析，刻画脑结构与功能改变的客观证据。
从单一情绪判断，演进为覆盖诊断—治疗—康复的全周期决策辅助
自杀/自伤意念实时识别与分级，最高优先级触发医生即时干预。
融合多模态后，从"轻/中/重"升级为更细颗粒度的分层判断与亚型识别。
基于专属药物推荐模型，结合个体多模态特征，提供药物类别、剂量及调整方向参考(医生终审)。
心理干预、生活方式、随访节奏等个性化康复方案，支持纵向疗效追踪。
以病历基座为根，分阶段叠加模态与能力，合规先行，稳健推进
以海量病历构建核心基座；语音转录、声学+语义分析、风险预警、结构化标注，沉淀训练数据。
训练专用语音模型，自动化判别抑郁严重度，并反向矫正病历主诉置信度。
血检/影像/用药专家模型围绕病历基座对齐融合，提升精度与可解释性。
上线用药推荐与康复建议，形成诊断—治疗—康复的多模态病程管理闭环。