香港科技大学（科大）工学院研究团队成功研发一款名为MOME的人工智能（AI）大模型，利用全国规模最大的多参数磁力共振成像（mpMRI）数据建构，能够准确区分良性及恶性肿瘤，准确度媲美拥有五年以上经验的放射科医生。团队正与深圳市人民医院、广州市第一人民医院、云南省肿瘤医院等超过十间医院及机构合作，展开大规模验证，以进一步评估系统成效，为投入实际应用做好准备。
中国最大mpMRI数据集
乳癌是全球女性最常见且致命的癌症之一，早期筛查、准确的分子亚型分类，以及对治疗反应的预测，对乳癌治疗十分关键。尽管mpMRI数据能提供丰富的诊断资讯，但对于传统AI系统而言，整合这些数据的多种成像模态（即磁力共振中不同的成像序列）仍存在不少挑战，特别是在真实临床环境中，某些模态或有缺失的情况。
为了应对这些挑战，科大研究团队与多家医疗机构合作，构建了目前市场上最大的中国人乳腺多参数磁力共振成像数据集，并设计出一款能够处理异构输入的AI大模型。这个名为MOME的模型采用「混合专家框架」，并以「Transformer」深度学习架构为基础，能够灵活融合多模态信息，即使在部分成像序列缺失的情况下，依然能维持高稳定性。该模型亦支援分子亚型分类，并预测患者对治疗方案的反应。
可避免不必要化验及预测治疗成效
在测试中，MOME对乳癌的诊断准确度达到了拥有五年以上经验的放射科医生的水平。该模型能够准确识别BI-RADS 4类患者中（乳癌风险在2%至95%之间）的良性个案，从而减少此类患者接受穿刺化验的需要。MOME对预测病人进行前辅助化疗的反应亦有出色表现，该治疗方案能在手术前缩小肿瘤，提高手术成功率。此外，系统亦能及分辨高侵袭性乳癌亚型，以及需采用专门治疗方案的三阴性乳癌。
科大计算机科学及工程学系、化学及生物工程学系兼生命科学部助理教授陈浩教授，为论文通讯作者之一，他表示：「MOME具备高度适应和解释能力，有潜力纳入临床诊疗流程，协助医生提升临床诊断的可靠性及透明度，也为推动无创及个人化癌症治疗方案提供了稳健的框架，充分彰显AI在医学影像领域的关键角色。随着AI大模型与成像技术的迅速发展，我们相信在不久将来，MOME此类模型将可进一步支援临床医生工作，并提升治疗效能。」
本研究由科大智慧医疗实验室（Smart Lab）、哈佛大学、深圳市人民医院、中国人民解放军总医院以及云南省肿瘤医院共同完成。相关研究成果已发表于《自然通讯》期刊，论文标题为《A Large Model for Non-Invasive and Personalized Management of Breast Cancer from Multiparametric MRI》，第一作者为骆路阳博士，他曾为陈教授研究团队的博士后研究员，现任哈佛大学博士后研究员。
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香港科技大学（科大）（https://www.hkust.edu.hk/） 是国际知名的大学，致力推动创新教学、卓越研究及具影响力的知识转移。科大着重为学生提供全面及跨学科的教学，于《泰晤士高等教育全球年轻大学排名榜2024》中排行第三，在《泰晤士高等教育大学影响力排名2024》中全球排第19、全港第一。另有 13 个科目跻身《2025 年 QS 世界大学学科排名》全球50强，其中「数据科学及人工智能」学科全球排名第17位，蝉联本地大学之冠。此外，科大在全球大学就业能力排名中，一直位处全球首30名以内，反映毕业生极具竞争力。在研究及创业创新方面，逾八成的科大研究，于香港的大学教育资助委员会最新的「2020研究评审工作」被评为「国际卓越」或「世界领先」水平。直至2025年5月，科大成员共创立了逾1,800间至今活跃的初创公司，当中包括10间独角兽企业和17间成功退场的公司（上市集资或被并购）。
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