是次研究透过港科大的人工智能运算设施进行，在充足的运算力下，这些AI医学系统得以由大量数据建构而成，结合团队创新的机器学习训练策略，性能表现比其他现有模型更优秀。领导研究的港科大计算机科学及工程学系助理教授陈浩指出，单单是其中一个针对病理学而设的AI基础模型，便曾处理逾1.6亿张医学图像，涵盖32癌症类别。

　　四大AI医学模型分别为MOME(乳癌诊断)、mSTAR(病理辅助工具)、MedDr(全科)、XAIM(可解释的人工智能)。

　　当中，MOME(乳癌诊断)是首个以大模型方式分析多参数磁力共振(MRI)影像的AI模型，针对乳腺癌诊断而设。此模型能助医生分析病人的MRI，辅助他们快速区分肿瘤属良性或恶性，从而尽量避免病人进行不必要的病理穿刺化验。此外，此AI模型更能预测患者对化疗的反应，为病人制定适合的治疗方案。

　　而MedDr(全科)则如同一位AI全科医生，能解答问题、撰写医疗报告，并根据医学图像为病人进行初步诊断等，是目前全科医学中最具规模的开源软件，有助医生作出快速、准确及可靠的诊断。

　　陈浩身兼港科大与华中科技大学同济医学院附属医院“医工交叉联合创新中心”主任，他期望这批AI系统能成为医生的得力助手，协助完善诊断、促进个人化治疗并简化流程工作。

　　陈浩表示，在目前的成功基础上，研究团队正研发一系列针对不同临床任务的AI系统，包括精准肿瘤学和计算机辅助介入等医疗工作。同时，研究团队也会继续收集更多数据，不断优化现有的AI模型。长远而言，他希望透过与临床合作伙伴保持紧密合作，为病人谋福祉。(完)

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