AI大模型如何賦能醫(yī)學(xué)影像？醫(yī)療企業(yè)探索潛在應(yīng)用場景 天天聚看點

人工智能在醫(yī)療影像領(lǐng)域的應(yīng)用一直是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點。在今年的中國國際醫(yī)療器械博覽會（CMEF）上，ChatGPT這類新型的生成式AI技術(shù)也成為行業(yè)專家熱議的話題。醫(yī)療巨頭企業(yè)正在探索生成式AI賦能醫(yī)學(xué)影像的潛在應(yīng)用場景。

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第一財經(jīng)記者在CMEF上了解到，目前包括西門子醫(yī)療和GE醫(yī)療在內(nèi)的醫(yī)療影像巨頭企業(yè)都在開發(fā)潛在的AI大模型在醫(yī)療影像領(lǐng)域的應(yīng)用場景，盡管這些嘗試目前還處于早期階段，并面臨數(shù)據(jù)處理及監(jiān)管等多方面的挑戰(zhàn)。

人工智能已經(jīng)在醫(yī)學(xué)成像和診斷領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，未來臨床醫(yī)生期待通過人工智能解決方案幫助預(yù)測癌癥患者腫瘤生長過程中的風(fēng)險，并且有望結(jié)合圖像、實驗室數(shù)據(jù)、病理學(xué)以及基因圖譜來推動精準診療。

“我們期待看到企業(yè)基于大模型，展示例如多器官3D影像的智能分割等場景。”一位從事醫(yī)療大模型的技術(shù)專家在CMEF期間對第一財經(jīng)記者表示。

他舉例稱，醫(yī)學(xué)圖像的智能分析和可視化未來會有很多應(yīng)用場景，例如在臨床診斷以及癌癥早篩方面，以及計算機輔助的手術(shù)規(guī)劃系統(tǒng)研發(fā)及手術(shù)仿真。

類似ChatGPT這樣的生成式AI技術(shù)未來還可以幫助工程師開發(fā)3D成像模型。“今天，如果你要為每個身體部位建立一個基礎(chǔ)模型，就必須以不同的方式來訓(xùn)練這些模型；而通過大型語言模型（LLM）將有機會創(chuàng)建一個通用的解剖模型，從而能夠快速地對每個器官進行訓(xùn)練。”上述人士告訴第一財經(jīng)記者。

類似ChatGPT這樣的生成式AI技術(shù)未來將可以幫助工程師開發(fā)3D成像模型。華東醫(yī)院老年放射科主任，張國楨肺微小結(jié)節(jié)診療中心主任李銘對第一財經(jīng)記者表示：“我們期待這樣的多器官解剖學(xué)模型出來后，可以做一些例如協(xié)助肺癌早篩之類的診斷工作，并結(jié)合影像AI診斷結(jié)果制定下一步的治療策略。AI系統(tǒng)如何與大模型進行融合，是我們持續(xù)關(guān)注的問題。”

李銘表示，盡管今天通過CT或者磁共振掃描，已經(jīng)可以獲得每個人獨一無二的解剖學(xué)的影像，但要建立一個通用的模型，關(guān)鍵還依賴于訓(xùn)練所采用具體什么樣的數(shù)據(jù)。

這又回歸到數(shù)據(jù)的獲取以及算法的創(chuàng)建問題。例如當算法使用僅針對某些患者群體進行訓(xùn)練時，可能會導(dǎo)致算法出現(xiàn)偏差，這在診斷和治療不同患者群體時會出現(xiàn)問題。

以肺結(jié)節(jié)的診斷為例，如果AI算法主要基于來自西歐和美洲的數(shù)據(jù)，那么AI在這些地區(qū)的患者人群中將會相對而言更加精準；但是如果采用相同的算法并將其應(yīng)用于中國患者時，它的準確性實際上要低得多。因此如果要獲得同樣的準確度，那么將需要針對特定的患者群體重新訓(xùn)練算法。

第一財經(jīng)記者了解到，為了解決算法數(shù)據(jù)不平衡的問題，2021年，上海相關(guān)部門已經(jīng)出臺了一份關(guān)于放射影像源頭數(shù)據(jù)采集的規(guī)范文件，規(guī)定了醫(yī)學(xué)放射影像設(shè)備的源頭數(shù)據(jù)采集原則、采集技術(shù)要求以及數(shù)據(jù)分類和處理規(guī)則，圍繞放射影像數(shù)據(jù)為主的真實醫(yī)療場景數(shù)據(jù)采集以及機遇采集的數(shù)據(jù)進行互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療、醫(yī)療科研分析、醫(yī)療大數(shù)據(jù)及人工智能研究等工作。

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