中國論文登上國際學術期刊：展示生成式AI應用

【環球網科技綜合報道】9月14日消息，國際學術期刊《自然》雜誌子刊《自然-通訊》於近日刊登了由商湯科技聯合行業合作夥伴，結合生成式人工智能和醫療影像資料的多中心聯邦學習發表的最新研究成果《透過分散式合成學習挖掘多中心異質醫療資料》。

論文提出一個基於分散式合成對抗網路的聯邦學習框架DSL，可利用多中心的多樣性醫療影像資料來聯合學習影像資料的生成。這個分散式框架透過學習得到一個影像資料產生器，它可以更靈活地產生數據，這些資料可以取代多中心的真實數據，用於下游特定機器學習任務的訓練，並具備較強的可擴展性。

據介紹，DSL框架能夠在保護資料隱私的同時巧妙解決醫療大模型訓練中常見的資料量不足的瓶頸，可有效賦能MaaS的大模型訓練，為醫療大模型的開發迭代帶來重大突破。在這項技術的支撐下，商湯的「醫療大模型工廠」能夠幫助醫療機構更有效率、高品質地訓練針對不同臨床問題的醫療大模型，使大模型在醫療領域的應用半徑得到進一步延伸

值得一提的是，DSL框架已通過多個具體應用的驗證，包括大腦多序列MRI圖像生成及下游的大腦腫瘤分割任務，心臟CTA圖像生成及下游的全心臟結構分割任務，多種器官的病理影像生成及細胞核實例分割任務等。在可擴展性方面，此方法還可支援多模態資料中缺失模態資料的生成、持續學習等不同情境。

在瑞金醫院的展區，SenseCare®肝臟手術智慧規劃系統以其高效精準的病灶檢測、三維重建和手術規劃功能吸引了許多觀眾的注意。從二維的肝臟CT影像轉變為一目了然的三維立體模型，只需幾分鐘的時間。透過輕輕拖曳滑鼠，醫生可以在模型上自訂切面、角度和血管離斷位置，幫助他們在幾分鐘內完成精準的肝臟手術規劃

據悉，隨著DSL框架的推出，醫療大模型的訓練將有望突破「資料孤島」的桎梏，一定程度上降低了醫療大模型的訓練門檻，有助於加速模型開發迭代，使醫療大模型的應用範圍得以進一步延伸，涵蓋更多臨床醫療問題。

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