主要观点总结
北京大学与温州医科大学的研究团队合作建立了一种生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM）。该模型能够基于文本指令及多器官的不同成像方式，合成高质量的医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗及个性化诊疗等提供支持。成果已在国际权威期刊《自然·医学》在线发表。该模型的应用有望解决训练数据不足的问题，合成的医学影像数据在医生评测和客观标准上达到国际领先水平，并且在多个医学任务中能够提高准确率。MINIM合成数据具有广泛的应用前景，可以单独作为训练集使用，也可以与真实数据结合使用，推动AI在医学和健康领域的更广泛应用。
关键观点总结
关键观点1: 研究团队建立了生成式多模态跨器官医学影像基础模型（MINIM）。
该模型能够合成高质量的医学影像数据，解决训练数据不足的问题。
关键观点2: MINIM合成的医学影像数据在医生和客观标准评测上达到国际领先水平。
合成数据在多个医学任务中能够提高准确率，具有广泛的应用前景。
关键观点3: MINIM模型的应用可以推动AI在医学和健康领域的更广泛应用。
该模型合成的数据可以单独作为训练集使用，也可以与真实数据结合使用，以提高模型在实际任务中的性能。
文章预览
据北京大学未来技术学院消息，北京大学与温州医科大学的研究团队建立 一种生成式多模态跨器官医学影像基础模型 （MINIM） ， 可基于文本指令以及多器官的多种成像方式，合成海量的高质量医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗及个性化诊疗等提供有力技术支持。 该成果已于近期在国际权威期刊《自然·医学》上在线发表。 医学影像大模型是利用深度学习和大规模数据训练的AI通用模型，可自动分析医学影像以辅助诊断和治疗规划。但要提升大模型的性能，就需要大量数据不断进行训练。然而，由于患者隐私保护、高昂的数据标注成本等多种因素，要获得高质量、多样化的医学影像数据往往存在障碍。为此，近年来，研究者们开始探索使用生成式AI技术合成医学影像数据，以此来扩充数据。 图为由MINIM生成的高质量医学合成
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