Forskning på konstruksjon og verifisering av multimodal medisinsk bildebehandlings stor modell

Med den kontinuerlige akkumuleringen av medisinske bilder, elektroniske helsejournaler (EHR) og multimodal klinisk data, har hvordan man effektivt kan utnytte flerkilde medisinsk informasjon for å oppnå presis diagnostikk og intelligent beslutningstaking blitt en kjerneretning i utviklingen av medisinsk kunstig intelligens (AI). Selv om tradisjonelle unimodale algoritmer (f.eks. modeller basert utelukkende på CT, MRI eller ultralydbilder) har gitt visse resultater i spesifikke oppgaver, fører deres manglende evne til å modellere semantiske sammenhenger mellom bilder, tekst og laboratoriedata ofte til utilstrekkelig stabilitet og begrenset tolkbarhet av diagnostiske utfall, noe som gjør det vanskelig å møte de omfattende beslutningsbehovene i komplekse kliniske scenarier.

I de siste årene har multimodale store språkmodeller (MLLMs) vist bemerkelsesverdig tverrmodal forståelse og kunnskapsoverføringsevne i naturlig bildebehandling og generelle visjon-språk-oppgaver, noe som gir et nytt teknisk paradigme for medisinsk AI. Imidlertid står direkte anvendelse av slike modeller i medisinske scenarier fortsatt overfor flere utfordringer: for det første er det betydelige avvik mellom det medisinske semantiske systemet og generelle språkmodeller, noe som hindrer nøyaktig representasjon av sykdomskarakteristikker og bildedetaljer; for det andre øker den komplekse morfologien til lesjoner og ubalansert prøvefordeling i medisinske data vanskeligheten med modellgeneralisering; for det tredje innebærer kliniske data personvernfølsom informasjon, noe som gjør datasikkerhet og etisk etterlevelse til en forutsetning for forskning.

Forskning på medisinske multimodale store modeller tar sikte på å omfattende utnytte flerkilde heterogene data – som medisinske bilder (f.eks. CT, MRI, røntgen), EHR og laboratorierapporter – for å etablere en enhetlig semantisk representasjon og resonneringsmekanisme, noe som muliggjør ende-til-ende intelligent analyse inkludert sykdomsidentifikasjon, lesjonslokalisering, rapportgenerering og sykdomsprogresjonsprediksjon. Denne forskningsretningen bidrar ikke bare til å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten av klinisk diagnostikk, men gir også klinikere tolkbar og sporbar beslutningsstøtte, med bred klinisk anvendelsesprospekt.

Basert på sykehusets rikelige kliniske dataressurser og forskningsteamets algoritmeutviklingsgrunnlag, har denne studien til hensikt å konstruere et multimodalt stort modellsystem for medisinsk bildediagnostikk, og realisere en lukket intelligent analysepipeline fra multimodal informasjonsfusjon til diagnostisk rapportgenerering.

Under forskningsgjennomføringen vil det følges strengt etter medisinske etiske standarder for å fullt ut beskytte pasienters rett til informert samtykke, personvern og datasikkerhet. For å sikre forskningsdesignets vitenskapelighet og overholdelse, må dette prosjektet gjennomgå etisk vurdering før det offisielt lanseres. I samsvar med relevante forskrifter inkludert Helsingforserklæringen, Internasjonale etiske retningslinjer for helserelatert forskning som involverer mennesker, og Etiske vurderingsmetoder for livsvitenskapelig og medisinsk forskning som involverer mennesker, vil vi oppnå den organiske integreringen av vitenskapelig forskning og etiske prinsipper, og legge et kompliant grunnlag for påfølgende klinisk validering og anvendelsesutbredelse.