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我國(guó)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(lái)源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：4791

研究團(tuán)隊(duì)利用MINIM模型對(duì)多種器官的高質(zhì)量影像與文本信息進(jìn)行整合，進(jìn)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(tuán)隊(duì)在《自然·醫(yī)學(xué)》這一國(guó)際頂級(jí)期刊上發(fā)布了一項(xiàng)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(duì)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(shí)踐及個(gè)性化治療方案設(shè)計(jì)提供了堅(jiān)實(shí)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(kāi)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(duì)這一挑戰(zhàn)的積極響應(yīng)，研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)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(jìn)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(xì)節(jié)表現(xiàn)等方面均與真實(shí)醫(yī)學(xué)影像高度相似，不僅在醫(yī)生的主觀評(píng)估中表現(xiàn)出眾，還在多個(gè)客觀檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)上達(dá)到了國(guó)際前沿水平。
 
　　實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，在真實(shí)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(gè)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(jià)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(dú)立的訓(xùn)練集來(lái)構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像大模型，也可以與真實(shí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，進(jìn)一步提升模型在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)。這意味著，利用MINIM合成的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，將推動(dòng)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(bào)告自動(dòng)化生成及自監(jiān)督學(xué)習(xí)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來(lái)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(guò)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(jìn)而生成與原始數(shù)據(jù)相似但獨(dú)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(shí)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(kuò)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(jiàn)病的診斷與研究。
 
　　此外，生成式模型還能通過(guò)隨機(jī)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(qiáng)模型的泛化能力，使其在面對(duì)多樣化的患者數(shù)據(jù)時(shí)能夠更準(zhǔn)確地做出診斷和預(yù)測(cè)。同時(shí)，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(cè)與診斷結(jié)果，為醫(yī)生提供個(gè)性化的治療建議。
 
　　展望未來(lái)，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(lái)更多創(chuàng)新與突破。例如，結(jié)合深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，生成式模型可實(shí)現(xiàn)更智能的疾病預(yù)測(cè)與診斷；結(jié)合虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)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(jìn)步，為患者提供更加精準(zhǔn)、個(gè)性化的醫(yī)療服務(wù)。
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