突破医学影像数据瓶颈：科学家创制生成式多模态基础模型
北京大学与温州医科大学的研究团队近日取得重大突破，建立了一种名为 MINIM 的生成式多模态跨器官医学影像基础模型。这一模型能够基于文本指令以及多种器官的多样化成像方式合成海量高质量的医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗和个性化诊疗提供强劲的技术支持。
医学影像大模型是利用深度学习和大规模数据训练的通用 AI 模型，能够自动分析医学影像，辅助诊断和治疗规划。然而，提升大模型性能的一个关键挑战在于需要海量数据不断进行训练。由于患者隐私保护和高昂的数据标注成本等因素，高质量、多样化的医学影像数据获取面临重重障碍。
MINIM 的出现解决了这一难题。研究团队利用多种器官在 CT、X 光、磁共振等不同成像方式下的高质量影像文本配对数据进行训练。通过生成式 AI 技术，MINIM 能够合成大量逼真的医学影像，在图像特征和细节呈现等方面与真实医学图像高度一致。
实验结果表明，MINIM 生成的合成数据在医生主观评测指标和多项客观检验标准方面达到国际领先水平，在临床应用中具有重要的参考价值。在真实数据基础上，使用 20 倍合成数据在眼科、胸科、脑科和乳腺科的多个医学任务准确率平均提升 12% 至 17%。
MINIM 生成的合成数据拥有广泛的应用前景，除了单独用于训练医学影像大模型，还可与真实数据结合使用。这种混合数据训练方式能够提高模型在实际任务中的性能，推动 AI 在医学和健康领域的更广泛应用。
目前，MINIM 合成数据已在疾病诊断、医学报告生成和自监督学习等关键领域展现出显著的性能提升。研究团队表示，MINIM 的发布将大大加速医学影像大模型的训练和部署，从而促进精准医疗和个性化诊疗的发展。
技术原理
MINIM 是一种生成式对抗网络（GAN），由一个生成器和一个判别器组成。生成器负责生成合成影像，而判别器负责将生成的影像与真实影像区分开来。在训练过程中，生成器不断生成合成影像，判别器则对其进行评估，并反馈给生成器进行改进。通过这种对抗性训练机制，MINIM 能够生成与真实医学图像高度相似的合成图像。
应用潜力
MINIM 生成的合成数据具有多方面的应用潜力：
* 医学影像大模型训练：合成数据可作为大模型的单独训练集，或与真实数据混合使用，增强模型的泛化能力和鲁棒性。
* 精准医疗：合成数据可用于模拟罕见疾病或复杂疾病，为制定个性化治疗方案提供数据基础。
* 个性化诊疗：基于合成数据，可以针对特定患者的病情生成定制化的虚拟医学影像，辅助个性化诊疗。
结语
北京大学和温州医科大学的研究团队建立的 MINIM 生成式多模态跨器官医学影像基础模型，为医学影像大模型的训练和医学 AI 的发展提供了强有力的技术支持。MINIM 合成数据的广泛应用前景将对疾病诊断、治疗和个性化医疗产生革命性的影响。
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