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香港科技大學(xué)（下稱(chēng)“港科大”）于１０月３１日宣布，已成功研發(fā)四大ＡＩ醫(yī)學(xué)大模型。這批ＡＩ醫(yī)學(xué)大模型旨在協(xié)助全科及專(zhuān)科醫(yī)生診癥，能為多達(dá)３０ 種癌癥及疾病提供診斷和預(yù)后評(píng)估，部分模型的準(zhǔn)確度可與擁有５年或以上經(jīng)驗(yàn)的專(zhuān)業(yè)醫(yī)療人員媲美。
港科大介紹，四大模型包括：
ＭＯＭＥ（乳癌診斷）是首個(gè)以大模型方式分析多參數(shù)磁力共振（ＭＲＩ）影像的ＡＩ模型，針對(duì)乳癌診斷而設(shè)。乳癌是香港女性最常見(jiàn)的癌癥之一，該模型能助醫(yī)生分析病人的乳房ＭＲＩ，輔助他們快速區(qū)分乳房腫瘤屬良性或惡性，從而盡量避免病人進(jìn)行不必要的病理穿刺化驗(yàn)。此外，此ＡＩ模型更能預(yù)測(cè)患者對(duì)化療的反應(yīng)，為病人制定適合的治療方案。系統(tǒng)的準(zhǔn)確度能與具有５年或以上經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)生相媲美，對(duì)為病人開(kāi)創(chuàng)非入侵性及個(gè)人化的治療管理有莫大幫助。
ｍＳＴＡＲ（病理輔助工具）是世界領(lǐng)先的病理學(xué)基礎(chǔ)模型之一。病理檢查是世界認(rèn)可診斷癌癥的「黃金標(biāo)準(zhǔn)」，然而，撰寫(xiě)病理報(bào)告的過(guò)程非常耗時(shí)，且容易出錯(cuò)，ｍＳＴＡＲ模型正是為改善此一流程而建構(gòu)。與一般模型不同，ｍＳＴＡＲ并非將整張切片分割及獨(dú)立分析，而是將整幅病理全景影像作分析，并引入多模態(tài)知識(shí)增強(qiáng)識(shí)別能力，有助病理學(xué)家執(zhí)行多達(dá)４０ 項(xiàng)診斷和預(yù)后任務(wù)，減低病理分析所需的時(shí)間，并提升診斷的準(zhǔn)確性。
ＭｅｄＤｒ （全科） 如同一位ＡＩ 全科醫(yī)生。該多模態(tài)語(yǔ)言模型猶如醫(yī)學(xué)界的「ＧＰＴ」，能解答問(wèn)題、撰寫(xiě)醫(yī)療報(bào)告，并根據(jù)醫(yī)學(xué)圖像為病人作初步診斷等，為目前全科醫(yī)學(xué)中最具規(guī)模的開(kāi)源軟件，有助醫(yī)生做出快速、準(zhǔn)確及可靠的診斷。在上海人工智能實(shí)驗(yàn)室近日進(jìn)行的一項(xiàng)評(píng)測(cè)中，ＭｅｄＤｒ被評(píng)為全球同類(lèi)模型中性能最佳的ＡＩ系統(tǒng)之一。
ＸＡＩＭ（可解釋的人工智能）是一個(gè)創(chuàng)新的ＡＩ框架，用于剖析各個(gè)ＡＩ醫(yī)學(xué)系統(tǒng)如何作出決策，以提升醫(yī)療人員對(duì)ＡＩ模型的信任度。雖然當(dāng)前不少ＡＩ系統(tǒng)準(zhǔn)確度甚高，但透明度依然惹人疑慮。ＸＡＩＭ能為系統(tǒng)的診斷結(jié)果，提供圖像及文字解釋?zhuān)嵘t(yī)療人員對(duì)系統(tǒng)分析結(jié)果原由的理解。
該研究由港科大的人工智能運(yùn)算設(shè)施提供算力支持。領(lǐng)導(dǎo)研究的港科大計(jì)算機(jī)科學(xué)及工程學(xué)系助理教授陳浩指出，單單其中一個(gè)針對(duì)病理學(xué)而設(shè)的 ＡＩ 基礎(chǔ)模型，就曾處理逾１．６億張醫(yī)學(xué)圖像，涵蓋３２個(gè)癌癥類(lèi)別。
陳浩教授表示，在目前的成功基礎(chǔ)上，團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)一系列針對(duì)不同臨床任務(wù)的ＡＩ系統(tǒng)，包括精準(zhǔn)腫瘤學(xué)和計(jì)算機(jī)輔助介入等醫(yī)療工作。同時(shí)，將繼續(xù)收集更多數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以不斷優(yōu)化現(xiàn)有的ＡＩ模型。
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