真菌病是极为常见的疾病，根据流行病学研究统计，我国大约有超过1.5亿浅表真菌感染人群，同时每年新增深部真菌感染约250万人次。医学真菌感染检测方法包括：病原培养，直接镜检，组织病理，血清学以及分子检测等方法。其中病原培养，直接镜检和组织病理是基于真菌形态学差异进行诊断，也是临床最基本的检测方法和诊断金标准。
人工进行真菌形态学检测诊断需要花费检验人员和微生物病理医师大量的时间，一个5年工作经验以上的真菌检验人员其平均每份真菌形态学检测诊断的时间为30-50分钟，临床检测诊断效率低，报告周期长，难以满足临床需求。随着国家对分级诊疗制度的大力推进，医学AI应用转化发展迅速，在医学影像、病理诊断和药物开发等应用场景多元化发展。但医学真菌识别领域的数据积累困难，专业性强，目前仍处于空白阶段。本团队基于现有的大量医学真菌影像信息与密切的临床合作，旨在开发医学真菌人工智能识别项目，实现镜下真菌相关图片的快速筛选、识别。此外，辅助诊断系统将与真菌诊断过程中相关的硬件（显微镜、洁净操作台、培养箱等）相结合，在减少真菌影像诊断过程中人工操作流程的同时实现真菌培养过程中的动态识别，并为基层医院提供整套系统性真菌病原实验室检测解决方案。
根据我国目前医学真菌检测诊断现状，本项目以重大临床应用需求为导向，结合医学真菌学科和现代高科技整合人工智能技术进行科技创新，从软件、硬件、平台三大方向开发医学真菌人工智能辅助诊断体系，为整体提高我国各级医疗机构（特别是基层医疗机构）医学真菌检测诊断能力提供有效工具。项目建设内容包括三大模块：医学真菌AI识别系统、智能真菌诊断体系、真菌病协作云平台。“医学真菌AI识别系统+智能真菌诊断体系+真菌病协作云平台”模式，为医院真菌感染一体化解决方案，实现社会价值同时，形成医学真菌“闭环”商业模式，极具经济价值。
