Исследование по построению и верификации мультимодальной большой модели медицинской визуализации

С непрерывным накоплением медицинских изображений, электронных медицинских карт (ЭМК) и многомодальных клинических данных, эффективное использование многоисточковой медицинской информации для достижения точной диагностики и интеллектуального принятия решений стало основным направлением развития медицинского искусственного интеллекта (ИИ). Хотя традиционные одномодальные алгоритмы (например, модели, основанные исключительно на КТ, МРТ или ультразвуковых изображениях) дали определенные результаты в конкретных задачах, их неспособность моделировать семантические корреляции между визуализацией, текстовыми и лабораторными данными часто приводит к недостаточной стабильности и ограниченной интерпретируемости диагностических результатов, что затрудняет удовлетворение комплексных потребностей в принятии решений в сложных клинических сценариях.

В последние годы многомодальные большие языковые модели (MLLM) продемонстрировали замечательные возможности межмодального понимания и передачи знаний при обработке естественных изображений и общих задачах «зрение-язык», предоставив новую техническую парадигму для медицинского ИИ. Однако прямое применение таких моделей в медицинских сценариях по-прежнему сталкивается с несколькими проблемами: во-первых, существуют значительные расхождения между медицинской семантической системой и общими языковыми моделями, что затрудняет точное представление характеристик заболеваний и деталей визуализации; во-вторых, сложная морфология поражений и несбалансированное распределение выборок в медицинских данных увеличивают трудности обобщения моделей; в-третьих, клинические данные включают конфиденциальную информацию, что делает безопасность данных и соблюдение этических норм обязательным условием исследований.

Исследования медицинских многомодальных больших моделей направлены на комплексное использование многоисточковых гетерогенных данных, таких как медицинская визуализация (например, КТ, МРТ, рентген), ЭМК и лабораторные отчеты, для создания унифицированного семантического представления и механизма рассуждений, позволяющего осуществлять сквозной интеллектуальный анализ, включая идентификацию заболеваний, локализацию поражений, генерацию отчетов и прогнозирование прогрессирования болезни. Это направление исследований не только способствует повышению эффективности и точности клинической диагностики, но и предоставляет клиницистам интерпретируемую и отслеживаемую вспомогательную поддержку для принятия решений, обладая широкими перспективами клинического применения.

Основываясь на обширных ресурсах клинических данных больницы и фундаменте разработки алгоритмов исследовательской группы, данное исследование намерено построить систему многомодальной большой модели для диагностики медицинской визуализации, реализующую замкнутый конвейер интеллектуального анализа от слияния многомодальной информации до генерации диагностического отчета.

В ходе реализации исследования будет строго соблюдаться медицинская этика для полной защиты права пациентов на информированное согласие, конфиденциальность и безопасность данных. Для обеспечения научности и соответствия дизайна исследования данный проект должен пройти этическую экспертизу до официального запуска. В соответствии с соответствующими нормативными актами, включая Хельсинкскую декларацию, Международные этические руководства по исследованиям, связанным со здоровьем человека, и Меры этического контроля за исследованиями в области наук о жизни и медицины с участием людей, мы достигнем органичного объединения научных исследований и этических принципов, заложив правовую основу для последующей клинической валидации и внедрения.