媒體報(bào)道
專(zhuān)家觀點(diǎn)
2024-05-27
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日前，新加坡科技局（BII A*STAR）下屬研究機(jī)構(gòu)團(tuán)隊(duì)聯(lián)合神州醫(yī)療共同完成的學(xué)術(shù)論文A comprehensive AI model development framework for consistent Gleason grading發(fā)表在Nature子刊Communications Medicine上。該論文主要探討了AI技術(shù)在提高前列腺癌格里森分級(jí)（Gleason Grading, GG）準(zhǔn)確性、一致性和效率方面的應(yīng)用。格里森分級(jí)是評(píng)估前列腺癌侵襲性并指導(dǎo)治療決策的關(guān)鍵因素，傳統(tǒng)的人工鏡下評(píng)分耗時(shí)且可能帶有主觀性，數(shù)字化病理AI技術(shù)可提高評(píng)分的客觀性，但性能和一致性受到不同掃描設(shè)備差異影響，使得數(shù)字化技術(shù)難以廣泛應(yīng)用。
研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了基于AI技術(shù)的病理定標(biāo)系統(tǒng)、質(zhì)控系統(tǒng)和輔助診斷系統(tǒng)，能夠自動(dòng)檢查組織學(xué)掃描圖像的質(zhì)量，標(biāo)準(zhǔn)化不同設(shè)備產(chǎn)生的圖像，并根據(jù)病理學(xué)家的反饋不斷優(yōu)化輔助診斷模型性能，實(shí)現(xiàn)全流程的病理AI輔助格里森評(píng)分。這一突破性研究不僅解決了AI在病理學(xué)中的可擴(kuò)展性和泛化性問(wèn)題，還為AI輔助病理診斷模型在醫(yī)療保健系統(tǒng)中的廣泛采用鋪平了道路。
2023年，神州醫(yī)療與新加坡科技局（A*STAR）的Yu Weimiao教授在病理學(xué)領(lǐng)域展開(kāi)了深入的學(xué)術(shù)合作。合作重點(diǎn)在于將先進(jìn)的病理技術(shù)與神州醫(yī)療的多模態(tài)大數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行深度整合，共同開(kāi)發(fā)了包括病理定標(biāo)系統(tǒng)、質(zhì)控系統(tǒng)和輔助決策系統(tǒng)在內(nèi)的多項(xiàng)創(chuàng)新工具。這些工具的應(yīng)用顯著提升了對(duì)多模態(tài)大數(shù)據(jù)的處理能力以及病理輔助診斷的精度。
在該年度末，雙方聯(lián)合組隊(duì)參與了Kaggle舉辦的卵巢癌病理分析國(guó)際競(jìng)賽，運(yùn)用病理圖像定標(biāo)系統(tǒng)、質(zhì)控系統(tǒng)，以及基于Transformer架構(gòu)的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，成功實(shí)現(xiàn)了對(duì)全切片圖像（WSI）和組織微陣列（TMA）病理圖像的卵巢癌亞型自動(dòng)識(shí)別。這一技術(shù)的突破，不僅在比賽中取得了優(yōu)異成績(jī)，而且已經(jīng)擴(kuò)展應(yīng)用到超過(guò)30種不同癌癥的病理圖像識(shí)別，為神州醫(yī)療病理基座大模型的構(gòu)建提供了強(qiáng)有力的支持，進(jìn)一步推動(dòng)了病理學(xué)研究和臨床診斷的發(fā)展。
作為國(guó)內(nèi)較早成立的醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能公司，神州醫(yī)療自成立以來(lái)，一直專(zhuān)注于醫(yī)療大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)的深度融合和創(chuàng)新應(yīng)用。公司擁有超過(guò)3億患者人次的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn)，并成功構(gòu)建了以多組學(xué)、多模態(tài)為核心的大數(shù)據(jù)融合-治理-分析閉環(huán)。此外，神州醫(yī)療還參與了多個(gè)國(guó)家重大疾病專(zhuān)病數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)的建設(shè)，支持多個(gè)專(zhuān)病標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的制定，為構(gòu)建“數(shù)據(jù)銀行”奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
隨著大模型時(shí)代的到來(lái)，神州醫(yī)療依托高質(zhì)量多模態(tài)大數(shù)據(jù)，自主研發(fā)了文本、影像、病理、精準(zhǔn)4大模態(tài)基座模型支持的醫(yī)療領(lǐng)域多模態(tài)大模型。這些大模型通過(guò)對(duì)臨床數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)、病理數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)的深度治理，賦能醫(yī)療大數(shù)據(jù)、臨床診療、智能科研、健康管理等多場(chǎng)景應(yīng)用，逐步推動(dòng)多模態(tài)技術(shù)臨床應(yīng)用的轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化精準(zhǔn)診療。
未來(lái)，神州醫(yī)療將繼續(xù)在智慧醫(yī)療的道路上砥礪前行，秉承“科技之極，健康無(wú)限”的理念，不僅為醫(yī)療健康全生態(tài)提供優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品及解決方案，更是以創(chuàng)新科技推動(dòng)著醫(yī)學(xué)研究和學(xué)術(shù)進(jìn)步，朝著“國(guó)際領(lǐng)先、國(guó)內(nèi)第一”的目標(biāo)前進(jìn)，為實(shí)現(xiàn)“健康中國(guó)”戰(zhàn)略貢獻(xiàn)力量。
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