“我们从事医疗健康设备制造已经20多年了，”吕总在开场白中回顾道，“从起初的机械式体重秤到现在的超声波测量设备及大型智能台式健康体检一体机，技术在不断进步。但今天，我们站在一个新的十字路口。”随着健康中国战略的深入推进和人们对健康管理需求的日益增长，简单的数据测量已经不能满足市场需求。传统的健康测量设备面临着智能化、精准化、个性化的三重挑战。“我们今天的会议，就是要探讨如何将人工智能，特别是深度学习技术，融入到我们的产品中，创造新一代智能健康测量解决方案。”吕总的发言明确了会议目标。
会议思考-深度学习： 一场干货满满的内部技术碰撞
北大技术工程师阳教授来到乐佳进行技术培训指导，从销售、研发到售后、质检，各部门代表齐聚一堂，大屏幕上显示出深度学习的神经网络结构图。“过去，我们的设备采集数据，用户看到数字；未来，我们的设备采集数据，系统提供健康洞察。阳教授从整体发展历程、各类AI学习的关系到深度学习网络概念等进行了深入的讲解和沟通，并且”PPT中“深度学习组件举例”部分引起了热烈讨论。
技术思考：当AI遇见医疗检测的“硬骨头”
分享会进入激烈的讨论环节——PPT的“思考”部分提出了四个尖锐问题：
关于图像信息损失与空间细节缺失，销售部门提出了客户的实际需求：“很多用户反馈，我们的超声波体型分析对肌肉和脂肪的分布识别还能更精确。
”技术团队承认，当前的卷积和池化操作确实会损失部分空间信息，但他们展示了新的可变形卷积和注意力机制解决方案。小目标检测难题引发了跨部门头脑风暴。售后部门分享了现场案例：婴儿秤对细微动作的捕捉、体检设备对微弱异常信号的识别都存在挑战。“人类医生能凭经验注意到这些细微变化，AI如何做到？”质检部门追问。研发团队展示了他们正在探索的方向：“我们正在研究结合Transformer的多尺度注意力机制，让模型能够像经验丰富的医生一样，既关注整体趋势，又不放过任何细微异常。”阳教授结合当前的问题给于了技术解答并提出了解决方案的讨论。
吕总描绘了乐佳电子的智能化战略路径：一阶段，现有产品增加AI辅助功能；第二阶段，开发可联网的智能健康终端；第三阶段，构建完整的个人健康数据生态系统。“未来，我们的设备将成为用户健康数据的智能入口。”涂总补充道，“这些经过深度分析的数据，在用户授权下，可以安全地服务于个性化健康管理、早期风险预警甚至临床决策支持。”
会议总结
会议接近尾声时，吕总总结道：“我们今天讨论的不仅是一项技术应用，更是企业发展的战略方向。人工智能不是要取代我们现有的产品，而是要放大它们的价值，拓展它们的边界同时是延伸我们能力的伙伴。”从精密测量到智能分析，从单一数据到健康洞察，河南乐佳电子科技有限公司正稳步走在健康科技与人工智能融合的创新之路上。在场的各个部门代表都给予了肯定，在这场培训技术交流中，大家都收获满满，进行了深入的总结，在接下来的工作中提供了有力的保障支持。
这场持续一整天的技术分享会，与其说是一个终点，不如说是一个起点——乐佳电子智能化转型的起点，健康测量设备进化之路的新起点。在乐佳电子的发展规划中，人工智能不是营销噱头，而是实实在在提升产品价值、改善用户体验的技术工具。当深度学习遇上医疗检测设备，改变的不仅是测量精度，更是健康管理的整个范式。当AI人工智能遇上医疗健康，当深度学习融入日常测量，一个更加智能、精准、个性化的健康管理新时代正在到来。
关于乐佳
