Forskning i konstruktion og verifikation af multimodal medicinsk billedbehandlingsstor model

Med den kontinuerlige akkumulering af medicinsk billeddannelse, elektroniske patientjournaler (EPJ'er) og multimodal klinisk data, er det, hvordan man effektivt udnytter flerkildemedicinsk information til at opnå præcis diagnose og intelligent beslutningstagning, blevet en kerneretning i udviklingen af medicinsk kunstig intelligens (AI). Selvom traditionelle unimodale algoritmer (f.eks. modeller baseret udelukkende på CT-, MR- eller ultralydsbilleder) har givet visse resultater i specifikke opgaver, fører deres manglende evne til at modellere semantiske sammenhænge mellem billeddannelses-, tekst- og laboratoriedata ofte til utilstrækkelig stabilitet og begrænset fortolkbarhed af diagnostiske resultater, hvilket gør det svært at imødekomme de omfattende beslutningsbehov i komplekse kliniske scenarier.

I de senere år har multimodale store sprogmodeller (MLLM'er) demonstreret bemærkelsesværdige evner til tværmodal forståelse og vidensoverførsel i naturlig billedbehandling og generelle vision-sprog opgaver, hvilket giver et nyt teknisk paradigme for medicinsk AI. Den direkte anvendelse af sådanne modeller i medicinske scenarier står dog stadig over for flere udfordringer: for det første er der betydelige forskelle mellem det medicinske semantiske system og generelle sprogmodeller, hvilket hæmmer den præcise repræsentation af sygdomskarakteristika og billeddannelsesdetaljer; for det andet øger den komplekse morfologi af læsioner og den ubalancerede prøvefordeling i medicinske data vanskelighederne med modelgeneraliserbarhed; for det tredje involverer kliniske data følsom privatlivsinformation, hvilket gør datasikkerhed og etisk overholdelse til en forudsætning for forskning.

Forskning i medicinske multimodale store modeller sigter mod at udnytte flerkilde heterogene data omfattende - såsom medicinsk billeddannelse (f.eks. CT, MR, røntgen), EPJ'er og laboratorierapporter - til at etablere en forenet semantisk repræsentation og ræsonneringsmekanisme, hvilket muliggør ende-til-ende intelligent analyse inklusive sygdomsidentifikation, læsionslokalisering, rapportgenerering og sygdomsprogressionsforudsigelse. Denne forskningsretning hjælper ikke kun med at forbedre effektiviteten og nøjagtigheden af klinisk diagnose, men giver også klinikere fortolkningsbar og sporbar beslutningsstøtte, hvilket har bred klinisk anvendelsespotentiale.

Baseret på hospitalets rigelige kliniske dataressourcer og forskningsteamets algoritmeudviklingsgrundlag, agter denne undersøgelse at konstruere et multimodalt stort modelsystem til medicinsk billeddannelsesdiagnose, der realiserer en lukket intelligent analysepipeline fra multimodal informationsfusion til diagnostisk rapportgenerering.

Under forskningsgennemførelsen vil der blive overholdt strenge medicinske etiske standarder for fuldt ud at beskytte patienters ret til informeret samtykke, privatliv og datasikkerhed. For at sikre forskningsdesignets videnskabelighed og overholdelse, skal dette projekt gennemgå etisk gennemgang før det officielt igangsættes. I overensstemmelse med relevante regulativer inklusive Helsingfors-erklæringen, Internationale Etiske Retningslinjer for Sundhedsrelateret Forskning Involving Mennesker og Etiske Gennemgangsforanstaltninger for Livsvidenskabelig og Medicinsk Forskning Involving Mennesker, vil vi opnå den organiske integration af videnskabelig forskning og etiske principper, hvilket lægger et overholdelsesgrundlag for efterfølgende klinisk validering og anvendelsespromovering.