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为多达30种癌症及疾病提供诊断和预后评估

科大成功研发四大AI医学大模型 革新医疗保健领域

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科大首席副校长郭毅可教授(左)与科大计算机科学及工程学系助理教授陈浩教授(右)。
科大首席副校长郭毅可教授(左)与科大计算机科学及工程学系助理教授陈浩教授(右)。 [Download Photo]
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香港科技大学(科大)成功研发四大崭新的AI医学大模型,推进医疗保健领域的发展。这批AI医学大模型旨在协助全科及专科医生诊症,能为多达30种癌症及疾病提供诊断和预后评估,部分模型的准确度更可与拥有五年或以上经验的专业医疗人员媲美。

是次研究透过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为优秀。领导研究的科大计算机科学及工程学系助理教授陈浩教授指出,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种癌症类别。

四大模型包括:

•    MOME(乳癌诊断)为首个以大模型方式分析多参数磁力共振(MRI)影像的AI模型,针对乳癌诊断而设。乳癌是本港女性最常见的癌症之一,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。系统的准确度能与具有五年或以上经验的放射科医生相媲美,对为病人开创非入侵性及个人化的治疗管理有莫大帮助。

•    mSTAR(病理辅助工具)是世界领先的病理学基础模型之一。病理检查是世界认可诊断癌症的「黄金标准」,然而,撰写病理报告的过程非常耗时,而且容易出错,而mSTAR这个模型正是为改善此一流程而建构。与一般模型不同,mSTAR并非将整张切片分割及独立分析,而是将整幅病理全景影像作分析,并引入多模态知识增强识别能力,有助病理学家执行多达40项诊断和预后任务,减低病理分析所需的时间,并提升诊断的准确性。

•    MedDr(全科)仿如一位AI全科医生。此多模态语言模型犹如医学界的「GPT」,能解答问题、撰写医疗报告,并根据医学图像为病人作初步诊断等,为目前全科医学中最具规模的开源软体,有助医生做出快速、准确及可靠的诊断。在上海人工智能实验室近日进行的一项评测中,MedDr更被评为全球同类模型中性能最佳的AI系统之一。

•    XAIM(可解释的人工智能)是一个创新的AI框架,用于剖析各个AI医学系统如何作出决策,以提升医疗人员对AI模型的信任度。虽然现时不少AI系统准确度甚高,惟透明度欠奉,惹来疑虑。XAIM遂为系统的诊断结果,提供图像及文字解释,提升医疗人员对系统分析结果原由的理解。

陈教授身兼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,他表示:「我们期望这批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。在目前的成功基础上,我们正研发一系列针对不同临床任务的AI系统,包括精准肿瘤学和计算机辅助介入等医疗工作。同时,我们亦会继续收集更多数据作训练,以不断优化现有的AI模型。长远而言,我们冀透过与临床合作伙伴保持紧密合作,为病人谋福祉。」

作为AI研究的领航者,科大过往亦于医学领域取得不少极具影响力的研究突破,包括能预测脑癌患者接受治疗后的进程和结果的AI模型、一项可精准检测阿尔兹海默症和轻度认知障碍的血液测试、以及一种崭新的AI细胞成像技术,协助医生在手术期间及时判断肺癌细胞切除的准确范围,减轻患者可能承受第二次开刀的风险。

影片:HKUST Spearheads Large AI Models to Revolutionize Healthcare

关于香港科技大学
香港科技大学(科大)(https://www.hkust.edu.hk)是国际知名的大学,致力推动创新教学、卓越研究及具影响力的知识转移。科大着重为学生提供全面及跨学科的教学,于《泰晤士高等教育全球年轻大学排名榜2024》中排行第三,并有12个科目跻身《2024年QS世界大学学科排名》全球50强,其中「数据科学及人工智能」学科更位列全球第10,为本地大学之首。此外,科大在全球大学就业能力排名中,一直位处全球首30名以内,反映毕业生极具竞争力。在研究及创业创新方面,逾八成的科大研究,于香港的大学教育资助委员会最新的「2020研究评审工作」被评为「国际卓越」或「世界领先」水平。直至2024年10月,科大成员共创立了逾1,800间至今活跃的初创公司,当中包括10间独角兽企业和14间成功退场的公司(上市集资或被并购)。

(原文由香港科技大学环球事务及传讯处在此发布。)