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中國科學院合肥物質院健康所開發出新型AI醫療診斷系統
2025年11月28日 14:52:12
來源：化工儀器網 點擊量：3595
中國科學院合肥物質院健康所李海研究員團隊開發了一種新型AI醫療診斷系統：MultiXpert，過創新性的算法設計，在面對未知病癥時的推理過程，實現了對未知疾病的精準識別。
近日，中國科學院合肥物質院健康所李海研究員團隊開發了一種新型AI醫療診斷系統：MultiXpert。該系統能夠在“零樣本”(zero-shot)條件下對胸片(Chest X-Ray，CXR)進行智能診斷，意味著它無需任何標注數據，就能識別出甚至從未見過的疾病，從而使AI具備更接近醫生診斷思維的能力。相關研究成果發表在計算機科學與信息管理領域一區期刊Information Processing and Management上。
胸片是臨床常用的影像學檢查手段之一，對于多種疾病的篩查和診斷具有重要價值，但傳統基于深度學習的診斷方法往往依賴大量標注數據，不僅耗費人力物力，且模型泛化能力受限。
針對上述難題，研究團隊提出了多模態雙流協同增強的新思路，構建了無需額外標注數據即可實現零樣本高精度診斷的胸片智能分析系統。該系統能夠同時處理圖像與文字信息，并利用大語言模型和放射科專家知識優化病灶描述，實現圖像與語言的深度融合。這一成果讓AI在未見疾病中也能“看懂”胸片，其思考邏輯更趨近于專業醫生的水平。
在圖像分支中，通過引入病灶感知掩碼機制，MultiXpert能夠在無顯式標注情況下提升對潛在病灶的特征表達能力；通過分層記憶矩陣實現全局解剖信息與局部病灶特征的動態平衡，提升模型對復雜影像的結構化理解能力。
在文本分支中，聯合大語言模型與臨床專家知識，MultiXpert能夠對疾病描述進行語義校準與結構化重構，生成同時具備解剖精準性與臨床標準化的病理描述文本，增強醫學語義的表達一致性。通過跨模態語義對齊模塊實現多粒度信息的互補融合，提升了模型在零樣本條件下的病灶識別與診斷性能。
實驗結果顯示，MultiXpert在四個單標簽公共數據集上平均AUC提升達7.5%，在零樣本場景下較主流視覺語言模型平均提升3.9%。它通過創新性的算法設計，在面對未知病癥時的推理過程，實現了對未知疾病的精準識別。這一突破不僅提升了AI在醫療診斷領域的實用性，更為未來智能醫療的發展開辟了新的路徑。
素材來源：中國科學院合肥物質科學研究院
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