北京大学与温州医科大学研究团队建立生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM）

人工智能在医疗领域尤其是医学影像分析方面愈发重要，但获取高质量、多样化医学影像数据存在患者隐私保护、数据标注成本高等障碍，为此研究者探索用生成式AI技术合成数据来扩充。北京大学与温州医科大学研究团队建立生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM），它能基于文本指令及多器官多种成像方式合成海量高质量医学影像数据，为相关医疗工作提供技术支持。 MINIM类似“图像生成器”，可按文字描述合成多种医学影像数据，其合成影像在多方面与真实图像高度一致，实验结果显示合成数据在医生主观评价和客观检测标准上达国际领先水平，使用20倍合成数据能提升多科室医学任务准确率。MINIM生成的合成数据应用前景广阔，可单独或与真实数据混合用于训练医学影像大模型以提高模型性能，目前在疾病诊断等关键领域利用其合成数据训练已展现出性能提升。
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41591-024-03359-y