我国科学家建立生成式模型为医学AI训练提供技术支持

主要观点总结

北京大学与温州医科大学的研究团队合作建立了一种生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM）。该模型能够基于文本指令及多器官的不同成像方式，合成高质量的医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗及个性化诊疗等提供支持。成果已在国际权威期刊《自然·医学》在线发表。该模型的应用有望解决训练数据不足的问题，合成的医学影像数据在医生评测和客观标准上达到国际领先水平，并且在多个医学任务中能够提高准确率。MINIM合成数据具有广泛的应用前景，可以单独作为训练集使用，也可以与真实数据结合使用，推动AI在医学和健康领域的更广泛应用。

关键观点总结

关键观点1: 研究团队建立了生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM）。

该模型能够合成高质量的医学影像数据，解决训练数据不足的问题。

关键观点2: MINIM合成的医学影像数据在医生和客观标准评测上达到国际领先水平。

合成数据在多个医学任务中能够提高准确率，具有广泛的应用前景。

关键观点3: MINIM模型的应用可以推动AI在医学和健康领域的更广泛应用。

该模型合成的数据可以单独作为训练集使用，也可以与真实数据结合使用，以提高模型在实际任务中的性能。