温州医科大学眼视光医院联合北京大学、澳门科技大学等国内外合作机构研发了世界首个通用大型生成式医学影像模型（MINIM），用于生成海量合成影像数据，为医学影像领域的大模型训练注入“新燃料”，为下游医疗健康实施应用指明一条新道路。该研究成果于12月11日正式在国际顶尖学术期刊Nature Medicine ——《自然医学》上发表。
随着人工智能技术的飞速发展，AI在医疗行业的应用加速推进。目前，人工智能算法的性能依赖于如何“喂”足高质量“数据养料”，由于患者隐私保护以及高质量医疗数据的匮乏，极大地限制了人工智能在医疗领域的广泛应用。“MINIM不仅有效解决了患者隐私保护问题，还克服了高昂的数据标注成本等医学大模型训练中的关键瓶颈。”温州医科大学张康教授作为文章的共同通讯作者介绍道，本研究通过少量高质量的医学影像与报告配对数据训练模型，实现了跨器官、多模态的海量高质量医学影像及报告的生成。研究结果显示，MINIM生成的合成数据在医生主观评测和多项客观检验指标上均达到国际领先水平，在临床应用中展现了重要的参考价值。特别值得一提的是，研究团队通过强化学习技术为MINIM引入了自我优化机制，模型能够根据医生评分不断提升生成能力。
文章共同通讯作者、温州医科大学教授瞿佳介绍，这项研究构建了一个跨器官、多模态的生成式医学影像模型，为缓解传统医疗数据获取与标注的困境提供了创新方案。在眼科，对于一些临床表现复杂、诊断困难的疾病，诊断模型依托高质量数据进行诊断、评估和科研等均显示出卓越的效果，这也为精准医疗的推进及个性化治疗的探索提供了强有力的技术支撑。（记者 周大正 通讯员 叶小静）
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