矮小症的流行病学发病率为6%，我国12岁以下的儿童中约有1400万孩子需要医学检查与干预。针对于矮小症这一广受家长关注的儿童疾病，通过与协和医院生长发育门诊的协作，开发出了一系列支持临床辅助诊疗的人工智能模型，包括基于CNN网络的多特征矮小风险评估模型、基于Gabor小波变换弱监督学习人脸纹理体征提取、基于无监督学习网络的辅助生长激素用药剂量调整、基于AdaBoost集成学习模型的面部疾病特征提取等，并这此基础上，开发基于协和医院专家共识的矮小症临床专科AI产品，用于辅助医生的专科诊疗。
目前本产品已应用于协和医院。本项目得到北京协和医院自主科研项目的支持。
腺样体与扁桃体肥大，会导致儿童的呼吸阻塞，其中重症患者为OSAS（阻塞性睡眠呼吸暂停综合征），严重影响儿童的健康成长。呼吸阻塞是一种普遍发生的儿童疾病，据流行病学统计，我国儿童中约有45%有程度不同的呼吸阻塞症状。呼吸阻塞会导致儿童的面容形态学有一系列的变化，通过人工智能可进行辅助诊断。
本项目受北京市医院管理局的专科医教研协作中心建设的专项支持。
针对于儿童血液病，通过与北京儿童血液病科的KOL支持下，开发以人工支持的疾病分型的算法研究，可使基层医院利用其在早期临床中快速实现精确诊断。
本项目受北京市医院管理局的专科医教研协作中心建设的专项支持。
宫颈癌是女性健康的重大威胁。目前，我国每年有超过500万妇女进行宫颈癌筛查，已达到人工处理的上限。通过病理辅助AI进行有效的筛查，对于普及宫颈癌的早期筛查有着决定性的意义。
股东迪安诊断拥有全球最大的宫颈癌切片数据（每年250万例）筛查，基于此样本集，数聚工研与国内排名第一的中国医学科学院肿瘤医院开展宫颈癌筛查辅助AI研究，并计划在未来延伸到包括肝癌和肺癌的辅助病理诊断。