科大成功研發四大AI醫學大模型 革新醫療保健領域
香港科技大學(科大)成功研發四大嶄新的AI醫學大模型,推進醫療保健領域的發展。這批AI醫學大模型旨在協助全科及專科醫生診症,能為多達30種癌症及疾病提供診斷和預後評估,部分模型的準確度更可與擁有五年或以上經驗的專業醫療人員媲美。
是次研究透過科大的人工智能運算設施進行,在充足的運算力下,這些AI醫學系統得以由大量數據建構而成,結合團隊創新的機器學習訓練策略,性能表現比其他現有模型更為優秀。領導研究的科大計算機科學及工程學系助理教授陳浩教授指出,單單是其中一個針對病理學而設的AI基礎模型,便曾處理逾1.6億張醫學圖像,涵蓋32種癌症類別。
四大模型包括:
• MOME(乳癌診斷)為首個以大模型方式分析多參數磁力共振(MRI)影像的AI模型,針對乳癌診斷而設。乳癌是本港女性最常見的癌症之一,此模型能助醫生分析病人的乳房MRI,輔助他們快速區分乳房腫瘤屬良性或惡性,從而盡量避免病人進行不必要的病理穿刺化驗。此外,此AI模型更能預測患者對化療的反應,為病人制定適合的治療方案。系統的準確度能與具有五年或以上經驗的放射科醫生相媲美,對為病人開創非入侵性及個人化的治療管理有莫大幫助。
• mSTAR(病理輔助工具)是世界領先的病理學基礎模型之一。病理檢查是世界認可診斷癌症的「黃金標準」,然而,撰寫病理報告的過程非常耗時,而且容易出錯,而mSTAR這個模型正是為改善此一流程而建構。與一般模型不同,mSTAR並非將整張切片分割及獨立分析,而是將整幅病理全景影像作分析,並引入多模態知識增強識別能力,有助病理學家執行多達40項診斷和預後任務,減低病理分析所需的時間,並提升診斷的準確性。
• MedDr(全科)仿如一位AI全科醫生。此多模態語言模型猶如醫學界的「GPT」,能解答問題、撰寫醫療報告,並根據醫學圖像為病人作初步診斷等,為目前全科醫學中最具規模的開源軟體,有助醫生做出快速、準確及可靠的診斷。在上海人工智能實驗室近日進行的一項評測中,MedDr更被評為全球同類模型中性能最佳的AI系統之一。
• XAIM(可解釋的人工智能)是一個創新的AI框架,用於剖析各個AI醫學系統如何作出決策,以提升醫療人員對AI模型的信任度。雖然現時不少AI系統準確度甚高,惟透明度欠奉,惹來疑慮。XAIM遂為系統的診斷結果,提供圖像及文字解釋,提升醫療人員對系統分析結果原由的理解。
陳教授身兼科大與華中科技大學同濟醫學院附屬醫院「醫工交叉聯合創新中心」主任,他表示:「我們期望這批AI系統能成為醫生的得力助手,協助完善診斷、促進個人化治療並簡化流程工作。在目前的成功基礎上,我們正研發一系列針對不同臨床任務的AI系統,包括精準腫瘤學和計算機輔助介入等醫療工作。同時,我們亦會繼續收集更多數據作訓練,以不斷優化現有的AI模型。長遠而言,我們冀透過與臨床合作夥伴保持緊密合作,為病人謀福祉。」
作為AI研究的領航者,科大過往亦於醫學領域取得不少極具影響力的研究突破,包括能預測腦癌患者接受治療後的進程和結果的AI模型、一項可精準檢測阿爾茲海默症和輕度認知障礙的血液測試、以及一種嶄新的AI細胞成像技術,協助醫生在手術期間及時判斷肺癌細胞切除的準確範圍,減輕患者可能承受第二次開刀的風險。
影片: HKUST Spearheads Large AI Models to Revolutionize Healthcare
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(原文由香港科技大學環球事務及傳訊處在此發布。)