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中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院健康所開(kāi)發(fā)出新型AI醫(yī)療診斷系統(tǒng)
2025年11月28日 14:52:12
來(lái)源：化工儀器網(wǎng) 點(diǎn)擊量：2503
中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院健康所李海研究員團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種新型AI醫(yī)療診斷系統(tǒng)：MultiXpert，過(guò)創(chuàng)新性的算法設(shè)計(jì)，在面對(duì)未知病癥時(shí)的推理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未知疾病的精準(zhǔn)識(shí)別。
近日，中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)院健康所李海研究員團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種新型AI醫(yī)療診斷系統(tǒng)：MultiXpert。該系統(tǒng)能夠在“零樣本”(zero-shot)條件下對(duì)胸片(Chest X-Ray，CXR)進(jìn)行智能診斷，意味著它無(wú)需任何標(biāo)注數(shù)據(jù)，就能識(shí)別出甚至從未見(jiàn)過(guò)的疾病，從而使AI具備更接近醫(yī)生診斷思維的能力。相關(guān)研究成果發(fā)表在計(jì)算機(jī)科學(xué)與信息管理領(lǐng)域一區(qū)期刊Information Processing and Management上。
胸片是臨床常用的影像學(xué)檢查手段之一，對(duì)于多種疾病的篩查和診斷具有重要價(jià)值，但傳統(tǒng)基于深度學(xué)習(xí)的診斷方法往往依賴(lài)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，不僅耗費(fèi)人力物力，且模型泛化能力受限。
針對(duì)上述難題，研究團(tuán)隊(duì)提出了多模態(tài)雙流協(xié)同增強(qiáng)的新思路，構(gòu)建了無(wú)需額外標(biāo)注數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)零樣本高精度診斷的胸片智能分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠同時(shí)處理圖像與文字信息，并利用大語(yǔ)言模型和放射科專(zhuān)家知識(shí)優(yōu)化病灶描述，實(shí)現(xiàn)圖像與語(yǔ)言的深度融合。這一成果讓AI在未見(jiàn)疾病中也能“看懂”胸片，其思考邏輯更趨近于專(zhuān)業(yè)醫(yī)生的水平。
在圖像分支中，通過(guò)引入病灶感知掩碼機(jī)制，MultiXpert能夠在無(wú)顯式標(biāo)注情況下提升對(duì)潛在病灶的特征表達(dá)能力；通過(guò)分層記憶矩陣實(shí)現(xiàn)全局解剖信息與局部病灶特征的動(dòng)態(tài)平衡，提升模型對(duì)復(fù)雜影像的結(jié)構(gòu)化理解能力。
在文本分支中，聯(lián)合大語(yǔ)言模型與臨床專(zhuān)家知識(shí)，MultiXpert能夠?qū)膊∶枋鲞M(jìn)行語(yǔ)義校準(zhǔn)與結(jié)構(gòu)化重構(gòu)，生成同時(shí)具備解剖精準(zhǔn)性與臨床標(biāo)準(zhǔn)化的病理描述文本，增強(qiáng)醫(yī)學(xué)語(yǔ)義的表達(dá)一致性。通過(guò)跨模態(tài)語(yǔ)義對(duì)齊模塊實(shí)現(xiàn)多粒度信息的互補(bǔ)融合，提升了模型在零樣本條件下的病灶識(shí)別與診斷性能。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，MultiXpert在四個(gè)單標(biāo)簽公共數(shù)據(jù)集上平均AUC提升達(dá)7.5%，在零樣本場(chǎng)景下較主流視覺(jué)語(yǔ)言模型平均提升3.9%。它通過(guò)創(chuàng)新性的算法設(shè)計(jì)，在面對(duì)未知病癥時(shí)的推理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了對(duì)未知疾病的精準(zhǔn)識(shí)別。這一突破不僅提升了AI在醫(yī)療診斷領(lǐng)域的實(shí)用性，更為未來(lái)智能醫(yī)療的發(fā)展開(kāi)辟了新的路徑。
素材來(lái)源：中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院
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