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香港科技大學(下稱“港科大”)于10月31日宣布,已成功研發四大AI醫學大模型。這批AI醫學大模型旨在協助全科及??漆t生診癥,能為多達30 種癌癥及疾病提供診斷和預后評估,部分模型的準確度可與擁有5年或以上經驗的專業醫療人員媲美。
港科大介紹,四大模型包括:
MOME(乳癌診斷)是首個以大模型方式分析多參數磁力共振(MRI)影像的AI模型,針對乳癌診斷而設。乳癌是香港女性最常見的癌癥之一,該模型能助醫生分析病人的乳房MRI,輔助他們快速區分乳房腫瘤屬良性或惡性,從而盡量避免病人進行不必要的病理穿刺化驗。此外,此AI模型更能預測患者對化療的反應,為病人制定適合的治療方案。系統的準確度能與具有5年或以上經驗的放射科醫生相媲美,對為病人開創非入侵性及個人化的治療管理有莫大幫助。
mSTAR(病理輔助工具)是世界領先的病理學基礎模型之一。病理檢查是世界認可診斷癌癥的「黃金標準」,然而,撰寫病理報告的過程非常耗時,且容易出錯,mSTAR模型正是為改善此一流程而建構。與一般模型不同,mSTAR并非將整張切片分割及獨立分析,而是將整幅病理全景影像作分析,并引入多模態知識增強識別能力,有助病理學家執行多達40 項診斷和預后任務,減低病理分析所需的時間,并提升診斷的準確性。
MedDr?。ㄈ疲∪缤晃唬粒伞∪漆t生。該多模態語言模型猶如醫學界的「GPT」,能解答問題、撰寫醫療報告,并根據醫學圖像為病人作初步診斷等,為目前全科醫學中最具規模的開源軟件,有助醫生做出快速、準確及可靠的診斷。在上海人工智能實驗室近日進行的一項評測中,MedDr被評為全球同類模型中性能最佳的AI系統之一。
XAIM(可解釋的人工智能)是一個創新的AI框架,用于剖析各個AI醫學系統如何作出決策,以提升醫療人員對AI模型的信任度。雖然當前不少AI系統準確度甚高,但透明度依然惹人疑慮。XAIM能為系統的診斷結果,提供圖像及文字解釋,提升醫療人員對系統分析結果原由的理解。
該研究由港科大的人工智能運算設施提供算力支持。領導研究的港科大計算機科學及工程學系助理教授陳浩指出,單單其中一個針對病理學而設的 AI 基礎模型,就曾處理逾1.6億張醫學圖像,涵蓋32個癌癥類別。
陳浩教授表示,在目前的成功基礎上,團隊正在研發一系列針對不同臨床任務的AI系統,包括精準腫瘤學和計算機輔助介入等醫療工作。同時,將繼續收集更多數據進行訓練,以不斷優化現有的AI模型。
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