Recherche sur la Construction et la Vérification d'un Grand Modèle d'Imagerie Médicale Multimodale

Avec l'accumulation continue des images médicales, des dossiers médicaux électroniques (DME) et des données cliniques multimodales, la manière d'exploiter efficacement les informations médicales multisources pour parvenir à un diagnostic précis et à une prise de décision intelligente est devenue une orientation centrale du développement de l'intelligence artificielle (IA) médicale. Bien que les algorithmes unimodaux traditionnels (par exemple, les modèles basés uniquement sur les images de tomodensitométrie, d'IRM ou d'échographie) aient donné certains résultats dans des tâches spécifiques, leur incapacité à modéliser les corrélations sémantiques entre les données d'imagerie, textuelles et de laboratoire conduit souvent à une stabilité insuffisante et à une interprétabilité limitée des résultats diagnostiques, ce qui rend difficile de répondre aux besoins de prise de décision globale des scénarios cliniques complexes.

Ces dernières années, les grands modèles de langage multimodaux (MLLM) ont démontré des capacités remarquables de compréhension intermodale et de transfert de connaissances dans le traitement des images naturelles et les tâches générales de vision et de langage, offrant un nouveau paradigme technique pour l'IA médicale. Cependant, l'application directe de tels modèles dans les scénarios médicaux fait encore face à plusieurs défis : premièrement, il existe des écarts significatifs entre le système sémantique médical et les modèles de langage généraux, ce qui entrave la représentation précise des caractéristiques des maladies et des détails d'imagerie ; deuxièmement, la morphologie complexe des lésions et la distribution déséquilibrée des échantillons dans les données médicales augmentent la difficulté de généralisation du modèle ; troisièmement, les données cliniques impliquent des informations sensibles à la vie privée, ce qui fait de la sécurité des données et de la conformité éthique un préalable à la recherche.

La recherche sur les grands modèles multimodaux médicaux vise à exploiter de manière exhaustive les données hétérogènes multisources, telles que l'imagerie médicale (par exemple, tomodensitométrie, IRM, radiographie), les DME et les rapports de laboratoire, pour établir une représentation sémantique et un mécanisme de raisonnement unifiés, permettant une analyse intelligente de bout en bout incluant l'identification des maladies, la localisation des lésions, la génération de rapports et la prédiction de l'évolution des maladies. Cette orientation de recherche contribue non seulement à améliorer l'efficacité et la précision du diagnostic clinique, mais fournit également aux cliniciens un soutien décisionnel auxiliaire interprétable et traçable, présentant de vastes perspectives d'application clinique.

Sur la base des ressources abondantes en données cliniques de l'hôpital et des fondements de développement d'algorithmes de l'équipe de recherche, cette étude vise à construire un système de grand modèle multimodal pour le diagnostic par imagerie médicale, réalisant un pipeline d'analyse intelligent en boucle fermée allant de la fusion d'informations multimodales à la génération de rapports diagnostiques.

Pendant la mise en œuvre de la recherche, une adhésion stricte aux normes éthiques médicales sera suivie pour protéger pleinement le droit des patients au consentement éclairé, à la vie privée et à la sécurité des données. Pour garantir la scientificité et la conformité de la conception de la recherche, ce projet doit passer par une revue éthique avant son lancement officiel. Conformément aux réglementations pertinentes, y compris la Déclaration d'Helsinki, les Lignes directrices internationales d'éthique pour la recherche en santé impliquant des êtres humains et les Mesures d'examen éthique pour la recherche en sciences de la vie et médicale impliquant des êtres humains, nous réaliserons l'intégration organique de la recherche scientifique et des principes éthiques, jetant une base conforme pour la validation clinique ultérieure et la promotion de l'application.