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據(jù)介紹，通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，ｕＡＩ影智大模型具備對(duì)醫(yī)學(xué)影像的通用底層學(xué)習(xí)技能，并具備了快速遷移到新疾病類型的能力，可充分利用不同模態(tài)和不同任務(wù)之間的相關(guān)性，對(duì)各類不同任務(wù)均可實(shí)現(xiàn)優(yōu)異性能表現(xiàn)。
以腎動(dòng)脈血管分割任務(wù)為例，經(jīng)過測(cè)試，該款大模型僅需１０個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)便可達(dá)到傳統(tǒng)小模型需要使用２０１個(gè)數(shù)據(jù)才能達(dá)到的性能水平。
此外，聯(lián)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(zhǔn)確性上均要優(yōu)于傳統(tǒng)小模型。這意味著，大模型底座既可提升產(chǎn)品性能，亦為新產(chǎn)品開發(fā)落地提供加速度，推動(dòng)模型開發(fā)邁入新范式，能夠更靈活、快速地滿足更多維的臨床需求。且在設(shè)計(jì)之初就提出“訓(xùn)練要大，部署要小”，強(qiáng)調(diào)實(shí)際部署過程中，可拆分出輕量化模型，保證模型院內(nèi)落地可及性的同時(shí)，提升模型應(yīng)用的靈活性。
目前，基于該款大模型基座，聯(lián)影智能已在文本、影像、混合模態(tài)三方面均實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新產(chǎn)品落地。
聯(lián)影智能聯(lián)席ＣＥＯ沈定剛向媒體介紹，聯(lián)影智能開發(fā)的醫(yī)療文本大語(yǔ)言模型支持７０Ｂ文本輸入，相較于目前國(guó)內(nèi)正在“卷”的長(zhǎng)文本大模型，這個(gè)大模型并不“大”，但小模型有小模型的優(yōu)勢(shì)。７０Ｂ參數(shù)的文本模型是一個(gè)專門為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域優(yōu)化的工具，它集成了海量的醫(yī)學(xué)教科書和臨床資料庫(kù)的知識(shí)，在ＵＳＭＬＥ（美國(guó)醫(yī)學(xué)執(zhí)照考試）的評(píng)測(cè)上達(dá)到了６７％的合格標(biāo)準(zhǔn)，展現(xiàn)了其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。當(dāng)前，該文本大模型已在復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院心外科、呼吸科等科室輔助臨床及科研工作。
聯(lián)影智能聯(lián)合創(chuàng)始人、首席運(yùn)營(yíng)官詹翊強(qiáng)表示，經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練后的聯(lián)影智能開發(fā)的醫(yī)療文本大模型不需要龐大的算力，可以在醫(yī)院本地部署，同時(shí)具備良好的信息總結(jié)性能，能很快抓取長(zhǎng)達(dá)幾千字的病人入院記錄的關(guān)鍵信息，導(dǎo)入到首次病程錄中，可以成為醫(yī)生寫診療記錄時(shí)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(jié)果，還能解釋診斷的依據(jù)；并有個(gè)性化的推理能力，能夠根據(jù)患者的具體情況提供更為個(gè)性化的鑒別診斷。
