是次研究透过港科大的人工智能运算设施进行,在充足的运算力下,这些AI医学系统得以由大量数据建构而成,结合团队创新的机器学习训练策略,性能表现比其他现有模型更优秀。领导研究的港科大计算机科学及工程学系助理教授陈浩指出,单单是其中一个针对病理学而设的AI基础模型,便曾处理逾1.6亿张医学图像,涵盖32癌症类别。
四大AI医学模型分别为MOME(乳癌诊断)、mSTAR(病理辅助工《加拿大28预测99神测》具)、MedDr(全科)、XAIM(可解释的人工智能)。
当中,MOME(乳癌诊断)是首个以大模型方式分析多参数磁力共振(MRI)影像的AI模型,针对乳腺癌诊断而设。此模型能助医生分析病人的乳房MRI,辅助他们快速区分乳房肿瘤属良性或恶性,从而尽量避免病人进行不必要的病理穿刺化验。此外,此AI模型更能预测患者对化疗的反应,为病人制定适合的治疗方案。
而MedDr(全科)则如同一位AI全科医生,能解答问题、撰写医疗报告,并根据医学图像为病人进行初步诊断等,是目前全科医学中最具规模的开源软件,有助医生作出快速、准确及可靠的诊断。
陈浩身兼港科大与华中科技大学同济医学院附属医院“医工交叉联合创新中心”主任,他期望这批AI系统能成为医生的得力助手,协助完善诊断、促进个人化治疗并简化流程工作。
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本报记者 王一峰 【编辑:加藤罗莎 】