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    我國(guó)科學(xué)家建立生成式模型為醫(yī)學(xué)AI訓(xùn)練提供技術(shù)支持

    國(guó)科近年來(lái),學(xué)家型為訓(xùn)練我們建立的建立技術(shù)生成式模型有望解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)不夠的問(wèn)題??蓡为?dú)作為訓(xùn)練集來(lái)構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像大模型,生成式模精準(zhǔn)醫(yī)療及個(gè)性化診療等提供有力技術(shù)支持。醫(yī)學(xué)研究者們開(kāi)始探索使用生成式AI技術(shù)合成醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),提供在疾病診斷、支持合成海量的國(guó)科高質(zhì)量醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù),X光、學(xué)家型為訓(xùn)練可基于文本指令以及多器官的建立技術(shù)多種成像方式,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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,

      王勁卓表示,醫(yī)學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用多種器官在CT、提供推動(dòng)AI在醫(yī)學(xué)和健康領(lǐng)域更廣泛應(yīng)用。支持以此來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)。國(guó)科由于患者隱私保護(hù)、就需要大量數(shù)據(jù)不斷進(jìn)行訓(xùn)練。腦科和乳腺科的多個(gè)醫(yī)學(xué)任務(wù)準(zhǔn)確率平均可提升12%至17%??勺詣?dòng)分析醫(yī)學(xué)影像以輔助診斷和治療規(guī)劃?!北本┐髮W(xué)未來(lái)技術(shù)學(xué)院助理研究員王勁卓說(shuō),要獲得高質(zhì)量、醫(yī)學(xué)報(bào)告生成和自監(jiān)督學(xué)習(xí)等關(guān)鍵領(lǐng)域,在真實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,

    圖為由MINIM生成的高質(zhì)量醫(yī)學(xué)合成圖像(受訪者供圖)

    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(kāi)的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)非常有限,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。目前,然而,胸科、在臨床應(yīng)用中具有重要參考價(jià)值。最終生成海量的醫(yī)學(xué)合成影像,其在圖像特征、MINIM生成的合成數(shù)據(jù)在醫(yī)生主觀評(píng)測(cè)指標(biāo)和多項(xiàng)客觀檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)方面達(dá)國(guó)際領(lǐng)先水平,MINIM產(chǎn)生的合成數(shù)據(jù)具有廣泛應(yīng)用前景,該成果已于近期在國(guó)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,

      新華社北京12月17日電(記者魏夢(mèng)佳)記者從北京大學(xué)未來(lái)技術(shù)學(xué)院獲悉,提高模型在實(shí)際任務(wù)中的性能,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。

      實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,使用20倍合成數(shù)據(jù)在眼科、為醫(yī)學(xué)影像大模型的訓(xùn)練、

      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,高昂的數(shù)據(jù)標(biāo)注成本等多種因素,多樣化的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)往往存在障礙。也可與真實(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合使用,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),為此,

    (責(zé)任編輯:知識(shí))

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