香港新闻网1月10日电 香港中文大学(中大)生物医学工程学系助理教授袁武教授所领导的研究团队,与北京同仁医院王寜利教授团队合作,成功研发名为VisionFM的人工智能(AI)眼科影像基础模型,为全球首个以视网膜图像预测颅内肿瘤的模型,在眼科疾病诊断技术取得突破。
视力障碍及其相关的主要眼科疾病,例如白内障、老年黄斑病变和青光眼,已成为全球迫切的健康问题。预计到2050年,大约有4.74亿人或会患上中度至重度的视力障碍。专业眼科医生在低收入国家短缺,情况更为严重。尽管AI在眼科自动诊断技术发展迅速,但现有模型仍然存在明显局限,其中经常需要依赖大量标记资料,而收集资料的过程相对耗时又昂贵。此外,许多现有模型只针对单一或较少数量的眼科疾病,并通常仅使用眼底照片等单一成像技术,使它们未能更广泛应用于临床诊断。
针对这些挑战,中大与北京同仁医院研究团队研发了突破性的AI眼科影像基础模型VisionFM。该模型在全球最大眼科资料集进行预训练,使用340万张眼科图像,覆盖八种不同影像类型,并涵盖多种眼科疾病、成像模式和设备,以及临床场景。团队进行多种应用测试,包括眼科疾病诊断、疾病进展预测、透过眼窥全身的系统性生物标志物预测、颅内肿瘤预测以及病变、血管等解剖结构的分割。
VisionFM在眼科疾病诊断的表现超越了现有模型,其准确度好比拥有四至八年临床经验的眼科医生。此外,它在诊断和解剖分割方面展现出卓越的少样本学习能力,能够适应在预训练阶段未曾遇过的成像方式和设备,并且仅需极少量的金标准样本进行快速微调。该模型更首次揭示颅内肿瘤与视网膜图像之间的关联,能够直接从低成本的图像预测肿瘤的存在,为社区和初级保健的早期检测带来巨大潜力。此模型已率先在中国河南省应用,用作诊断常见眼部疾病。
此外,研究显示,通过图灵测试的合成眼科图像可大幅增强VisionFM等基础模型的预训练,进一步提升其效能。VisionFM透过先进的AI技术提升患者的治疗效果,加上其开源代码库和模型参数数,有望应对全球眼健康挑战。(完)
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