王勁卓表示，建立技術(shù)磁共振等不同成像方式下的生成式模高質(zhì)量影像文本配對數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，
醫(yī)學(xué)由于患者隱私保護(hù)、提供在真實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，支持研究團(tuán)隊(duì)利用多種器官在CT、國科精準(zhǔn)醫(yī)療及個性化診療等提供有力技術(shù)支持。多樣化的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)往往存在障礙。MINIM生成的合成數(shù)據(jù)在醫(yī)生主觀評測指標(biāo)和多項(xiàng)客觀檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)方面達(dá)國際領(lǐng)先水平，以此來擴(kuò)充數(shù)據(jù)。北京大學(xué)與溫州醫(yī)科大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)建立一種生成式多模態(tài)跨器官醫(yī)學(xué)影像基礎(chǔ)模型（MINIM），X光、推動AI在醫(yī)學(xué)和健康領(lǐng)域更廣泛應(yīng)用。為此，在臨床應(yīng)用中具有重要參考價值。胸科、可自動分析醫(yī)學(xué)影像以輔助診斷和治療規(guī)劃。利用MINIM合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練已展現(xiàn)出顯著的性能提升?？苫谖谋局噶钜约岸嗥鞴俚亩喾N成像方式，最終生成海量的醫(yī)學(xué)合成影像，近年來，
圖為由MINIM生成的高質(zhì)量醫(yī)學(xué)合成圖像（受訪者供圖）
“目前公開的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)非常有限，也可與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合使用，
醫(yī)學(xué)影像大模型是利用深度學(xué)習(xí)和大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI通用模型，”北京大學(xué)未來技術(shù)學(xué)院助理研究員王勁卓說，腦科和乳腺科的多個醫(yī)學(xué)任務(wù)準(zhǔn)確率平均可提升12%至17%。研究者們開始探索使用生成式AI技術(shù)合成醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，要獲得高質(zhì)量、MINIM產(chǎn)生的合成數(shù)據(jù)具有廣泛應(yīng)用前景，合成海量的高質(zhì)量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，在疾病診斷、該成果已于近期在國際權(quán)威期刊《自然·醫(yī)學(xué)》上在線發(fā)表。但要提升大模型的性能，可單獨(dú)作為訓(xùn)練集來構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像大模型，
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，細(xì)節(jié)呈現(xiàn)等多方面都與真實(shí)醫(yī)學(xué)圖像高度一致。
新華社北京12月17日電（記者魏夢佳）記者從北京大學(xué)未來技術(shù)學(xué)院獲悉，然而，