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我國科學家構建生成式醫(yī)學影像基石模型，賦能AI訓練技術革新
2024年12月31日 17:13:36
來源：化工儀器網(wǎng) 點擊量：4679
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，進行深度訓練，最終成功生成了大量逼真的醫(yī)學合成影像。
近期，北京大學攜手溫州醫(yī)科大學的研究團隊在《自然·醫(yī)學》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(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)學影像數(shù)據(jù)，為醫(yī)學影像大模型的訓練、精準醫(yī)療實踐及個性化治療方案設計提供了堅實的技術支撐。
醫(yī)學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)標注成本高昂等因素，獲取高質(zhì)量且多樣化的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)始終是一大挑戰(zhàn)。這一難題不僅限制了醫(yī)學影像大模型的訓練成效，也阻礙了AI在醫(yī)學領域的廣泛應用。為此，研究者們開始探索利用生成式AI技術合成醫(yī)學影像數(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，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，進行深度訓練，最終成功生成了大量逼真的醫(yī)學合成影像。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準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)學領域的應用中，模型的準確率平均提升了12%至17%。這一顯著的性能飛躍，充分彰顯了MINIM模型在醫(yī)學AI訓練領域的巨大價值。
MINIM所生成的合成數(shù)據(jù)具有廣闊的應用空間。它既可以作為獨立的訓練集來構建醫(yī)學影像大模型，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用中的表現(xiàn)。這意味著，利用MINIM合成的數(shù)據(jù)進行訓練，將推動AI在醫(yī)學與健康領域的廣泛應用，為疾病診斷、醫(yī)學報告自動化生成及自監(jiān)督學習等關鍵環(huán)節(jié)帶來顯著提升。
生成式模型是一種能夠?qū)W習數(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)的學習，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)學領域，生成式模型能夠基于少量真實醫(yī)學圖像，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)學圖像數(shù)據(jù)集，提升醫(yī)學AI模型的訓練質(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)時能夠更準確地做出診斷和預測。同時，生成式模型還能整合患者的病歷、癥狀表現(xiàn)及醫(yī)學圖像等多模態(tài)信息，生成疾病的預測與診斷結(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的結(jié)合有望為醫(yī)學領域帶來更多創(chuàng)新與突破。例如，結(jié)合深度學習與強化學習技術，生成式模型可實現(xiàn)更智能的疾病預測與診斷；結(jié)合虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術，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。這些技術的深度融合與應用，將加速醫(yī)學領域的進步，為患者提供更加精準、個性化的醫(yī)療服務。
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