澳科大領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出新型人工智能醫(yī)療診斷模型

記者13日從澳門(mén)科技大學(xué)獲悉，由澳科大醫(yī)學(xué)院、四川大學(xué)華西醫(yī)院、香港大學(xué)等機(jī)構(gòu)研究人員組成的研究團(tuán)隊(duì)，率先提出一個(gè)基于人工智能的多模態(tài)融合肺部影像醫(yī)療診斷模型“IRENE”，這是一個(gè)使用統(tǒng)一的人工智能模型對(duì)多模態(tài)臨床信息同時(shí)進(jìn)行整體表征學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)輔助診斷方法。

相關(guān)研究報(bào)告已發(fā)表于最新一期的《自然·生物醫(yī)學(xué)工程》。

在醫(yī)學(xué)臨床實(shí)踐中，醫(yī)生通常需要綜合考慮多種不同模態(tài)的醫(yī)學(xué)信息來(lái)做出診斷，比如病人病歷、血液檢查、影像報(bào)告等等，這種綜合分析能力需要醫(yī)生有豐厚的醫(yī)學(xué)專業(yè)知識(shí)和長(zhǎng)期臨床實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

如果能利用人工智能獲得這種綜合分析的能力，輔助醫(yī)生診斷，將極大提高醫(yī)療效率、緩解醫(yī)療資源短缺?；谌斯ぶ悄艿尼t(yī)學(xué)圖像診斷近年來(lái)取得了很大的進(jìn)展，但如何讓計(jì)算機(jī)將醫(yī)學(xué)圖像及其相關(guān)的臨床信息綜合起來(lái)解讀仍是一個(gè)較大的難題。

為解決上述問(wèn)題，澳門(mén)科技大學(xué)教授張康領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了“IRENE”。該模型包含了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)輸入處理模塊和雙向的跨模態(tài)注意力機(jī)制模塊，旨在通過(guò)共同學(xué)習(xí)不同信息間的整體特征和其關(guān)聯(lián)性來(lái)做出決策。該模型可以有效整合醫(yī)學(xué)圖像、非結(jié)構(gòu)化的病歷信息和實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)一的跨模態(tài)分析流程，實(shí)現(xiàn)綜合處理不同數(shù)據(jù)，從而做出更為準(zhǔn)確的判斷。

據(jù)張康介紹，團(tuán)隊(duì)將統(tǒng)一模型應(yīng)用到了識(shí)別肺部疾病和預(yù)測(cè)新冠不良臨床癥狀。相較于只使用圖像的模型和非整合的多模態(tài)診斷模型，在識(shí)別肺部疾病方面的準(zhǔn)確率分別提升了12%和9%，在預(yù)測(cè)新冠患者的不良臨床結(jié)果方面提升了29%和7%。

張康表示，這一新開(kāi)發(fā)的醫(yī)學(xué)輔助診斷方法，為緩解醫(yī)療資源緊張?zhí)峁┝擞辛ぞ?，同時(shí)也為后續(xù)以醫(yī)學(xué)人工智能整合任何多模態(tài)信息提供了新的思路。

新華社澳門(mén)電 記者劉剛 李寒芳