4月11日，聯影智能正式推出uAI影智大模型基座，立足百萬級醫療資料庫，作為基模型，可在文本、影像、混合模态産品開發上帶來全維助力。
據介紹，通過大量的資料訓練，uAI影智大模型具備對醫學影像的通用底層學習技能，并具備了快速遷移到新疾病類型的能力，可充分利用不同模态和不同任務之間的相關性，對各類不同任務均可實作優異性能表現。以腎動脈血管分割任務為例，經過測試，該款大模型僅需10個訓練資料便可達到傳統小模型需要使用201個資料才能達到的性能水準。此外，聯影智能方面介紹，uAI影智大模型在另外8種器官上的分割準确性上均要優于傳統小模型。這意味着，大模型底座既可提升産品性能，亦為新産品開發落地提供加速度，推動模型開發邁入新範式，能夠更靈活、快速地滿足更多元的臨床需求。且在設計之初就提出“訓練要大，部署要小”，強調實際部署過程中，可拆分出輕量化模型，保證模型院内落地可及性的同時，提升模型應用的靈活性。目前，基于該款大模型基座，聯影智能已在文本、影像、混合模态三方面均實作了創新産品落地。聯影智能聯席CEO沈定剛向媒體介紹，聯影智能開發的醫療文本大語言模型支援70B文本輸入，相較于目前國内正在“卷”的長文本大模型，這個大模型并不“大”，但小模型有小模型的優勢。70B參數的文本模型是一個專門為醫學領域優化的工具，它內建了海量的醫學教科書和臨床資料庫的知識，在USMLE（美國醫學執照考試）的評測上達到了67%的合格标準，展現了其在醫學領域的應用潛力。目前，該文本大模型已在複旦大學附屬中山醫院心外科、呼吸科等科室輔助臨床及科研工作。聯影智能聯合創始人、首席營運官詹翊強表示，經過專業訓練後的聯影智能開發的醫療文本大模型不需要龐大的算力，可以在醫院本地部署，同時具備良好的資訊總結性能，能很快抓取長達幾千字的病人入院記錄的關鍵資訊，導入到首次病程錄中，可以成為醫生寫診療記錄時的輔助病工具；此外，該模型還有高度的可解釋性，不僅能夠提供診斷結果，還能解釋診斷的依據；并有個性化的推理能力，能夠根據患者的具體情況提供更為個性化的鑒别診斷。
來源 | 大健康派
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