科技日報西安7月16日電 （記者張強 通訊員張語桐 張靜）記者16日從空軍軍醫(yī)大學獲悉，該校病理學科研團隊聯(lián)合清華大學和商湯醫(yī)療共同發(fā)布了國內(nèi)首個病理大模型——PathOrchestra。該模型基于國內(nèi)規(guī)模最大的數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)集訓練，實現(xiàn)了全球最廣泛的臨床任務賦能，完成了人工智能病理研究領域從“單模專病”到“一模多病”的跨越式突破。相關(guān)專家表示，PathOrchestra的發(fā)布意味著病理診斷或?qū)⒂瓉怼按竽Ｐ蜁r代”。
病理診斷被譽為疾病診斷的“金標準”，但該領域長期以來面臨病理人才培養(yǎng)周期長、優(yōu)質(zhì)病理診斷資源分布不均勻等問題。人工智能技術(shù)的應用讓國內(nèi)外病理科迎來數(shù)智化轉(zhuǎn)型。不過由于數(shù)字病理切片分辨率高、涉及病種多，在“大數(shù)據(jù)+精標注”的傳統(tǒng)AI模型訓練范式下，想要對每一種疾病進行精標注訓練幾乎是“不可能完成的任務”。
該模型主要研發(fā)人、空軍軍醫(yī)大學基礎醫(yī)學院教授王哲表示：“病理圖像具有非常大的多樣性，要借助人工智能技術(shù)開展診斷難度極大，因此病理圖像處理也被稱為圖像處理中的‘皇冠上的明珠’。病理大模型正是突破數(shù)字病理瓶頸的關(guān)鍵?！?/p>
據(jù)了解，PathOrchestra將視覺模型和大語言模型結(jié)合，利用國內(nèi)規(guī)模最大的近30萬張、近300TB數(shù)據(jù)量的全切片數(shù)字病理圖像數(shù)據(jù)集訓練，并融合了文本、視頻等多模態(tài)訓練數(shù)據(jù)。通過對海量數(shù)據(jù)的自監(jiān)督學習，研究人員無需大量精標注數(shù)據(jù)，即可讓模型“觸類旁通”學會分析各類器官病理圖像。目前，PathOrchestra已覆蓋肺、乳腺、肝臟、食管等20余種器官，可以應用于包括泛癌分類、病灶識別和檢測、多癌種亞型分類、生物標志物評估等在內(nèi)的百余項臨床任務，在多器官泛癌分類、淋巴瘤亞型診斷、膀胱癌篩查等近50項任務中準確率超過95%。
據(jù)介紹，PathOrchestra的發(fā)布為數(shù)智化病理學科建設提供了強大的底層技術(shù)支撐，將人工智能的能力半徑拓展至百余種病理臨床任務，為患者提供水平更高、效率更高的醫(yī)療服務。
（責任編輯：蔡文斌）
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