(資料圖片)
記者13日從澳門科技大學獲悉，由澳科大醫學院、四川大學華西醫院、香港大學等機構研究人員組成的研究團隊，率先提出一個基于人工智能的多模態融合肺部影像醫療診斷模型“IRENE”，這是一個使用統一的人工智能模型對多模態臨床信息同時進行整體表征學習的醫學輔助診斷方法。
相關研究報告已發表于最新一期的《自然·生物醫學工程》。
在醫學臨床實踐中，醫生通常需要綜合考慮多種不同模態的醫學信息來做出診斷，比如病人病歷、血液檢查、影像報告等等，這種綜合分析能力需要醫生有豐厚的醫學專業知識和長期臨床實踐經驗。
如果能利用人工智能獲得這種綜合分析的能力，輔助醫生診斷，將極大提高醫療效率、緩解醫療資源短缺。基于人工智能的醫學圖像診斷近年來取得了很大的進展，但如何讓計算機將醫學圖像及其相關的臨床信息綜合起來解讀仍是一個較大的難題。
為解決上述問題，澳門科技大學教授張康領銜的團隊開發了“IRENE”。該模型包含了統一的數據輸入處理模塊和雙向的跨模態注意力機制模塊，旨在通過共同學習不同信息間的整體特征和其關聯性來做出決策。該模型可以有效整合醫學圖像、非結構化的病歷信息和實驗室檢測數據，運用統一的跨模態分析流程，實現綜合處理不同數據，從而做出更為準確的判斷。
據張康介紹，團隊將統一模型應用到了識別肺部疾病和預測新冠不良臨床癥狀。相較于只使用圖像的模型和非整合的多模態診斷模型，在識別肺部疾病方面的準確率分別提升了12%和9%，在預測新冠患者的不良臨床結果方面提升了29%和7%。
張康表示，這一新開發的醫學輔助診斷方法，為緩解醫療資源緊張提供了有力工具，同時也為后續以醫學人工智能整合任何多模態信息提供了新的思路。
（文章來源：新華社）
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