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我國科學(xué)家構(gòu)建生成式醫(yī)學(xué)影像基石模型，賦能AI訓(xùn)練技術(shù)革新
2024年12月31日 17:13:36
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：4705
研究團隊利用MINIM模型對多種器官的高質(zhì)量影像與文本信息進行整合，進行深度訓(xùn)練，最終成功生成了大量逼真的醫(yī)學(xué)合成影像。
近期，北京大學(xué)攜手溫州醫(yī)科大學(xué)的研究團隊在《自然·醫(yī)學(xué)》這一國際頂級期刊上發(fā)布了一項突破性研究成果：他們成功研發(fā)了一款名為MINIM的生成式多模態(tài)跨器官醫(yī)學(xué)影像基石模型。該模型憑借文本指令與多種器官在不同成像技術(shù)(如CT、X光及磁共振)下的高質(zhì)量影像文本配對數(shù)據(jù)，能夠高效生成大規(guī)模的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，為醫(yī)學(xué)影像大模型的訓(xùn)練、精準(zhǔn)醫(yī)療實踐及個性化治療方案設(shè)計提供了堅實的技術(shù)支撐。
醫(yī)學(xué)影像在疾病的診斷與治療流程中占據(jù)核心地位。然而，受限于患者隱私、數(shù)據(jù)標(biāo)注成本高昂等因素，獲取高質(zhì)量且多樣化的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)始終是一大挑戰(zhàn)。這一難題不僅限制了醫(yī)學(xué)影像大模型的訓(xùn)練成效，也阻礙了AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。為此，研究者們開始探索利用生成式AI技術(shù)合成醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，以此豐富數(shù)據(jù)集。
MINIM模型的誕生正是對這一挑戰(zhàn)的積極響應(yīng)，研究團隊通過整合多種器官在多種成像方式下的高質(zhì)量影像與文本信息，進行深度訓(xùn)練，最終成功生成了大量逼真的醫(yī)學(xué)合成影像。這些合成影像在圖像特征、細節(jié)表現(xiàn)等方面均與真實醫(yī)學(xué)影像高度相似，不僅在醫(yī)生的主觀評估中表現(xiàn)出眾，還在多個客觀檢測標(biāo)準(zhǔn)上達到了國際前沿水平。
實驗數(shù)據(jù)表明，在真實數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，引入20倍量的合成數(shù)據(jù)，在眼科、胸科、腦科及乳腺科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用中，模型的準(zhǔn)確率平均提升了12%至17%。這一顯著的性能飛躍，充分彰顯了MINIM模型在醫(yī)學(xué)AI訓(xùn)練領(lǐng)域的巨大價值。
MINIM所生成的合成數(shù)據(jù)具有廣闊的應(yīng)用空間。它既可以作為獨立的訓(xùn)練集來構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像大模型，也可以與真實數(shù)據(jù)相結(jié)合，進一步提升模型在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。這意味著，利用MINIM合成的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，將推動AI在醫(yī)學(xué)與健康領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為疾病診斷、醫(yī)學(xué)報告自動化生成及自監(jiān)督學(xué)習(xí)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來顯著提升。
生成式模型是一種能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)分布并創(chuàng)造新數(shù)據(jù)的人工智能模型。它通過大量已有數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，捕捉數(shù)據(jù)的特征與模式，進而生成與原始數(shù)據(jù)相似但獨特的新數(shù)據(jù)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，生成式模型能夠基于少量真實醫(yī)學(xué)圖像，生成大量逼真的合成圖像。這些合成圖像不僅有助于擴大醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集，提升醫(yī)學(xué)AI模型的訓(xùn)練質(zhì)量，還可用于罕見病的診斷與研究。
此外，生成式模型還能通過隨機變換現(xiàn)有數(shù)據(jù)(如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、縮放等)生成更多訓(xùn)練數(shù)據(jù)，增強模型的泛化能力，使其在面對多樣化的患者數(shù)據(jù)時能夠更準(zhǔn)確地做出診斷和預(yù)測。同時，生成式模型還能整合患者的病歷、癥狀表現(xiàn)及醫(yī)學(xué)圖像等多模態(tài)信息，生成疾病的預(yù)測與診斷結(jié)果，為醫(yī)生提供個性化的治療建議。
展望未來，生成式模型與其他人工智能技術(shù)的結(jié)合有望為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來更多創(chuàng)新與突破。例如，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)技術(shù)，生成式模型可實現(xiàn)更智能的疾病預(yù)測與診斷；結(jié)合虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術(shù)，生成式模型可為醫(yī)生提供更直觀的診斷與治療輔助工具。這些技術(shù)的深度融合與應(yīng)用，將加速醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的進步，為患者提供更加精準(zhǔn)、個性化的醫(yī)療服務(wù)。
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