Badania nad konstrukcją i weryfikacją wielomodalnego dużego modelu obrazowania medycznego

Przy ciągłym gromadzeniu obrazowania medycznego, elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) oraz wielomodalnych danych klinicznych, to, jak efektywnie wykorzystać wieloźródłowe informacje medyczne do osiągnięcia precyzyjnej diagnozy i inteligentnego podejmowania decyzji, stało się kluczowym kierunkiem rozwoju sztucznej inteligencji (AI) w medycynie. Chociaż tradycyjne algorytmy jednomodalne (np. modele oparte wyłącznie na obrazach CT, MRI lub ultradźwiękowych) przyniosły pewne rezultaty w konkretnych zadaniach, ich niezdolność do modelowania korelacji semantycznych między obrazowaniem, danymi tekstowymi i laboratoryjnymi często prowadzi do niewystarczającej stabilności i ograniczonej interpretowalności wyników diagnostycznych, co utrudnia zaspokojenie kompleksowych potrzeb decyzyjnych złożonych scenariuszy klinicznych.

W ostatnich latach wielomodalne duże modele językowe (MLLM) wykazały się niezwykłymi zdolnościami do zrozumienia między modalnościami i transferu wiedzy w przetwarzaniu obrazów naturalnych i ogólnych zadaniach wizyjno-językowych, dostarczając nowego paradygmatu technicznego dla medycznej AI. Jednak bezpośrednie zastosowanie takich modeli w scenariuszach medycznych wciąż napotyka na liczne wyzwania: po pierwsze, istnieją znaczne rozbieżności między systemem semantycznym medycyny a ogólnymi modelami językowymi, co utrudnia dokładne przedstawienie charakterystyki chorób i szczegółów obrazowania; po drugie, złożona morfologia zmian i nierównomierny rozkład próbek w danych medycznych zwiększają trudność uogólniania modeli; po trzecie, dane kliniczne obejmują informacje wrażliwe na prywatność, czyniąc bezpieczeństwo danych i zgodność etyczną warunkiem wstępnym badań.

Badania nad wielomodalnymi dużymi modelami medycznymi mają na celu kompleksowe wykorzystanie wieloźródłowych danych heterogenicznych – takich jak obrazowanie medyczne (np. CT, MRI, RTG), EHR i raporty laboratoryjne – w celu ustanowienia jednolitej reprezentacji semantycznej i mechanizmu wnioskowania, umożliwiając inteligentną analizę end-to-end obejmującą identyfikację chorób, lokalizację zmian, generowanie raportów i przewidywanie progresji choroby. Kierunek ten nie tylko pomaga poprawić efektywność i dokładność diagnozy klinicznej, ale także dostarcza klinicystom interpretowalne i śledzalne wsparcie decyzyjne, oferując szerokie perspektywy zastosowań klinicznych.

W oparciu o bogate zasoby danych klinicznych szpitala oraz podstawę rozwoju algorytmów zespołu badawczego, niniejsze badanie zamierza skonstruować system wielomodalnego dużego modelu do diagnostyki obrazowej, realizując zamkniętą pętlę inteligentnej analizy od fuzji informacji wielomodalnych do generowania raportu diagnostycznego.

Podczas realizacji badania będzie ściśle przestrzegane standardów etyki medycznej w celu pełnej ochrony praw pacjentów do świadomej zgody, prywatności i bezpieczeństwa danych. Aby zapewnić naukowość i zgodność projektu badawczego, niniejszy projekt musi przejść przegląd etyczny przed oficjalnym rozpoczęciem. Zgodnie z odpowiednimi przepisami, w tym Deklaracją Helsińską, Międzynarodowymi Wytycznymi Etycznymi dla Badań Zdrowotnych Z Udziałem Ludzi oraz Środkami Przeglądu Etycznego dla Badań z Dziedziny Nauk o Życiu i Medycyny Z Udziałem Ludzi, osiągniemy organiczną integrację badań naukowych i zasad etycznych, kładąc zgodną podstawę dla późniejszej walidacji klinicznej i promocji zastosowań.