醫(yī)學AI創(chuàng)新：我國科學家打造生成式模型引領(lǐng)醫(yī)學領(lǐng)域新革命
隨著人工智能（AI）在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應用，醫(yī)學影像分析的重要性日益凸顯。AI技術(shù)為醫(yī)生提供了更快速、更準確的診斷工具，同時也為制定個性化治療方案提供了有力支持。然而，高質(zhì)量、多樣化的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)獲取卻面臨諸多挑戰(zhàn)，包括患者隱私保護、高昂的數(shù)據(jù)標注成本等。為了解決這一問題，我國科學家們正在積極探索使用生成式AI技術(shù)合成醫(yī)學影像數(shù)據(jù)。
近期，北京大學與溫州醫(yī)科大學的研究團隊建立了一種名為MINIM的生成式多模態(tài)跨器官醫(yī)學影像基礎(chǔ)模型。該模型可根據(jù)文本指令以及多器官的多種成像方式，合成海量的高質(zhì)量醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，為醫(yī)學影像大模型的訓練、精準醫(yī)療及個性化診療等提供了有力技術(shù)支持。該成果已于12月11日發(fā)表在國際權(quán)威期刊《自然?醫(yī)學》上。
圖為由MINIM生成的高質(zhì)量醫(yī)學合成圖像（受訪者供圖）
MINIM模型的作用類似于一個“圖像生成器”，通過AI技術(shù)，可以根據(jù)文字描述，自動合成出海量的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)，包括CT、X光、磁共振等不同成像方式的影像，涵蓋了各種器官。研究團隊利用高質(zhì)量的影像文本配對數(shù)據(jù)進行訓練，最終生成了與真實醫(yī)學圖像高度一致的合成影像。
在實驗中，使用MINIM生成的合成數(shù)據(jù)在醫(yī)生主觀評價和客觀檢測標準上都達到了國際領(lǐng)先水平。尤其是在眼科、胸科、腦科和乳腺科的多個醫(yī)學任務中，使用20倍合成數(shù)據(jù)在準確率上平均可提升12%至17%。這一成果不僅驗證了MINIM模型的優(yōu)越性，也展示了生成式AI技術(shù)在醫(yī)學影像數(shù)據(jù)合成中的巨大潛力。
然而，這只是冰山一角。MINIM生成的合成數(shù)據(jù)應用前景廣闊，既可以單獨用來訓練醫(yī)學影像大模型，也可以和真實數(shù)據(jù)混合使用。這種混合使用的方式，不僅可以提高模型在實際應用中的性能，更能推動AI在醫(yī)學和健康領(lǐng)域更廣泛的應用。
實際上，在疾病診斷、醫(yī)學報告生成和自監(jiān)督學習等關(guān)鍵領(lǐng)域，利用MINIM合成數(shù)據(jù)進行訓練已展現(xiàn)出顯著的性能提升。這一進步不僅有望提高醫(yī)療診斷的準確性，更有可能推動醫(yī)學影像分析的革新，引領(lǐng)醫(yī)學領(lǐng)域的新革命。
我國科學家的這一創(chuàng)新成果，無疑為醫(yī)學領(lǐng)域帶來了新的契機。然而，我們也要清醒地認識到，AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應用仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、隱私保護、倫理問題等。因此，我們需要在推動技術(shù)創(chuàng)新的同時，兼顧社會倫理和法律問題，確保技術(shù)的健康發(fā)展。
總的來說，我國科學家的醫(yī)學AI創(chuàng)新——MINIM生成式模型，為解決醫(yī)學影像數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)提供了新的思路和方法。它的出現(xiàn)，不僅有望推動醫(yī)學影像分析的進步，更有可能引領(lǐng)醫(yī)學領(lǐng)域的新革命。我們期待著這一技術(shù)在未來的廣泛應用，為人類健康事業(yè)帶來更多的福祉。
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