大语言模型(Large Language Models,LLMs)和多模态模型(Multimodal Models,MMLs)通过整合文本、图像、语音等多模态数据,为临床诊断、个性化治疗及慢性病管理提供了全新的技术支持。本文系统梳理了LLMs和MMLs的技术基础及其在临床医学...大语言模型(Large Language Models,LLMs)和多模态模型(Multimodal Models,MMLs)通过整合文本、图像、语音等多模态数据,为临床诊断、个性化治疗及慢性病管理提供了全新的技术支持。本文系统梳理了LLMs和MMLs的技术基础及其在临床医学中的应用场景,包括临床诊断与决策支持、个性化医疗、慢性病管理等领域,探讨了其在提升诊断准确性、优化治疗方案及改善患者健康管理等方面的潜力与局限性。同时,深入分析了LLMs和MMLs在医疗领域面临的技术挑战,包括模型泛化能力不足、可解释性与透明性欠缺、隐私与数据安全风险,以及与现有医疗系统的兼容性问题,并阐述了这些挑战对技术落地和推广的影响。最后,本文展望了模型优化、数据融合及隐私保护等方面的发展方向,提出通过技术创新与跨领域协作,推动人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医学领域的深度应用,为提升医疗服务效率和质量提供参考。展开更多
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多...近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(multimodal large language models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力。展开更多
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多...近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(multimodal large language models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。展开更多
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多...近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(multimodal large language models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。然而,多模态大模型的构建与应用仍面临诸多挑战:如何有效融合异构模态数据,实现跨模态语义对齐与知识迁移?如何提升模型对复杂场景的泛化能力与可解释性?如何降低多模态大模型的训练与推理成本,并保障其安全性与伦理合规性?如何在不同垂直领域适配优化多模态大模型,以解决领域特定应用问题?这些问题亟需学术界与工业界共同探索创新解决方案。展开更多
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多...近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(multimodal large language models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。展开更多
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文摘大语言模型(Large Language Models,LLMs)和多模态模型(Multimodal Models,MMLs)通过整合文本、图像、语音等多模态数据,为临床诊断、个性化治疗及慢性病管理提供了全新的技术支持。本文系统梳理了LLMs和MMLs的技术基础及其在临床医学中的应用场景,包括临床诊断与决策支持、个性化医疗、慢性病管理等领域,探讨了其在提升诊断准确性、优化治疗方案及改善患者健康管理等方面的潜力与局限性。同时,深入分析了LLMs和MMLs在医疗领域面临的技术挑战,包括模型泛化能力不足、可解释性与透明性欠缺、隐私与数据安全风险,以及与现有医疗系统的兼容性问题,并阐述了这些挑战对技术落地和推广的影响。最后,本文展望了模型优化、数据融合及隐私保护等方面的发展方向,提出通过技术创新与跨领域协作,推动人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在医学领域的深度应用,为提升医疗服务效率和质量提供参考。
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文摘目的·验证采用随机森林算法并基于血清代谢指纹数据、蛋白标志物癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)和Image-AI的多模态肺结节诊断模型(a multi-modal pulmonary nodule diagnosis model combined metabolic fingerprints,protein biomarker CEA and Image-AI via random forest,MPI-RF)的性能,探索其临床应用价值。方法·入组就诊于上海交通大学医学院附属胸科医院且低剂量螺旋CT表现为肺结节的患者289例,根据术后病理结果将其分为恶性结节组(n=197)和良性结节组(n=92),收集并比较2组患者的基本信息。使用电化学发光法检测2组患者术前血清CEA水平,使用基质辅助激光解吸电离质谱(matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry,MALDI-MS)检测血清代谢指纹图谱,使用CT影像人工智能模型Image-AI计算影像得分。将CEA数据、血清代谢指纹数据和影像得分整合后输入至MPI-RF中,计算每位患者的恶性概率得分。采用受试者操作特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC曲线)、曲线下面积(area under the curve,AUC)评估不同模型的性能并采用DeLong检验进行比较分析,包括MPI-RF在不同类型(实性、纯磨玻璃、混合磨玻璃)和大小(直径<8 mm、直径≥8 mm)的肺结节中的诊断性能,MPI-RF与Mayo Clinic模型、美国退伍军人管理局(veterans administration,VA)模型、Brock模型的诊断性能比较,以及MPI-RF与肺部影像报告和数据系统(lung imaging reporting and data system,Lung-RADS)在良恶性结节中的诊断性能比较。结果·MPI-RF在肺结节良恶性鉴别中具有良好的诊断性能(AUC=0.887,95%CI 0.848~0.925,灵敏度为81.22%,特异度为83.70%);其中,MPI-RF对实性结节的AUC为0.877 (95%CI 0.820~0.934),混合磨玻璃结节的AUC为0.858 (95%CI 0.771~0.946),纯磨玻璃结节的AUC为0.978 (95%CI 0.923~1.000)。对于直径<8 mm的结节,MPI-RF的AUC为0.840 (95%CI 0.716~0.963);直径≥8 mm的结节,其AUC为0.891 (95%CI 0.849~0.933)。与现有模型对比的结果显示,MPI-RF的诊断性能优于Mayo Clinic模型、VA模型、Brock模型(均P=0.000);与Lung-RADS比较,MPI-RF在总样本、不同类型结节中的诊断性能均较优(均P=0.000)。结论·MPI-RF是性能优良的良恶性肺结节鉴别诊断模型,具有潜在的临床应用价值。
