1.对现有的远程诊断平台、病理人工智能（AI）平台、肿瘤多模态大数据平台以及数字病理云片库的数据进行治理，包括数据采集、清洗、标注并形成多模态病理大数据预训练集；2.建设数字医检平台，构建医检数据大模型并为病理诊断、精准医学、技术研发、医学检验和临床研究等环节提供全面的数据支撑能力；3.对现有检验检测设备进行网络改造，脱机设备接入边缘计算网络，预计关键设备联网率达95%以上；4.数据中心改造，通过虚拟化技术整合现有服务器资源，并计划采购500TFLOPS算力资源，全面支撑数字医检平台落地。
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