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科大研发人工智能大模型MOME 伙拍逾十间医院开展试验

革新乳癌无创诊断

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深圳市人民医院吴明祥医生(左三)、科大助理教授陈浩教授(右三)、研究生辛亿(左二)及其他团队成员合照。

深圳市人民医院吴明祥医生(左三)、科大助理教授陈浩教授(右三)、研究生辛亿(左二)及其他团队成员合照。

研究团队利用来自三家医院的多参数乳腺磁力共振数据,成功研发针对乳癌诊断的MOME模型,实现了无创的恶性肿瘤诊断、分子亚型分类以及患者对前辅助化疗的反应预测,为乳癌的个人化治疗管理提供莫大帮助。

研究团队利用来自三家医院的多参数乳腺磁力共振数据,成功研发针对乳癌诊断的MOME模型,实现了无创的恶性肿瘤诊断、分子亚型分类以及患者对前辅助化疗的反应预测,为乳癌的个人化治疗管理提供莫大帮助。

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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