上海，2024年5月16日 – 上海交通大学计算机学院LoCCS实验室今日正式发布其首个医学多模态大模型“明岐”，该模型旨在通过整合医学影像、病历文本及化验指标等多维度数据，为医生提供高精度、可解释的罕见病诊断支撑。尤其在克罗恩病等消化道罕见病诊断中，“明岐”的准确率已超过92%，甚至超越专科高级医生的平均水平，为解决中国医疗资源不平衡问题带来了新的可能性。
罕见病诊断的困境与AI的破局之路
罕见病，顾名思义，是指发病率极低的疾病。然而，由于罕见病种类繁多，症状复杂多样，常常导致误诊、漏诊，患者往往需要经历漫长而痛苦的求医过程才能得到确诊。对于患者和家庭来说，时间就是生命，每一次误诊都可能延误最佳治疗时机。
传统的罕见病诊断主要依赖于医生的临床经验、病史分析、影像学检查和实验室检测。然而，即使是经验丰富的医生，也难以在短时间内准确识别出所有罕见病。此外，不同医生之间的诊断水平存在差异，也可能导致诊断结果的不一致。
人工智能（AI）技术的快速发展为罕见病诊断带来了新的希望。AI可以通过学习大量的医学数据，自动提取疾病特征，从而提高诊断的准确性和效率。特别是多模态大模型，能够整合来自不同来源的数据，进行综合分析，为医生提供更全面的诊断信息。
“明岐”：医学多模态大模型的创新实践
上海交通大学LoCCS实验室推出的“明岐”正是这样一款具有创新意义的医学多模态大模型。它基于“大模型能力矩阵 + 专家路由协同”的双引擎驱动架构，充分利用了AI在数据处理和模式识别方面的优势，为罕见病诊断提供了强大的技术支撑。
双引擎驱动架构：兼顾广度和深度
“明岐”的核心在于其独特的双引擎驱动架构，该架构由“大模型能力矩阵”和“专家路由协同”两部分组成，分别负责提供广泛的基础能力和深入的专业知识。
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大模型能力矩阵： 这一部分基于大规模预训练模型，通过学习海量的医疗数据，包括医学影像、病历文本和化验指标等，构建了一个庞大的知识库。该知识库包含了各种疾病的特征、模式和关联关系，为罕见病诊断提供了强大的基础能力。大模型能力矩阵能够快速识别出患者的潜在疾病类型，为后续的精确诊断提供方向。
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专家路由协同： 这一部分模拟了多位专家的诊断思路，将不同专家的经验和知识融入模型中。通过对患者的病情进行综合分析，模型可以模拟不同专家的诊断过程，并综合多方意见，最终得出诊断结论。这种多专家协作的模式可以有效避免单一医生的认知偏差，提高诊断的全面性和准确性。
多模态深度学习：整合多维度数据
“明岐”的另一大特点是其强大的多模态数据处理能力。它能够整合医学影像（如CT、MRI、内镜图像等）、病历文本（如病史、症状描述等）和化验指标（如血液、生化指标等）等多模态数据，并基于深度学习算法，提取多模态数据中的关键特征，实现对罕见病的综合诊断。
- 医学影像分析： “明岐”可以自动分析医学影像，识别出病灶的位置、大小、形态等特征。通过与已知的疾病影像进行对比，模型可以初步判断患者的疾病类型。
- 病历文本挖掘： “明岐”可以从病历文本中提取患者的病史、症状描述、家族史等信息。通过对这些信息进行分析，模型可以了解患者的整体健康状况，并找出与罕见病相关的线索。
- 化验指标解读： “明岐”可以解读各种化验指标，如血液、生化指标等，判断患者的生理功能是否正常。通过与已知的疾病指标进行对比，模型可以进一步缩小诊断范围。
通过整合多模态数据，“明岐”可以对患者的病情进行更全面、更深入的分析，从而提高诊断的准确性。
透明诊断舱机制：增强医生信任
为了增强医生对AI诊断结果的信任，“明岐”还引入了“透明诊断舱机制”。该机制可以将诊断过程中的每一步骤和推理逻辑可视化呈现，让医生清晰了解AI的诊断依据。
- 诊断步骤展示： “明岐”可以展示其诊断过程中的每一个步骤，包括数据预处理、特征提取、模型预测等。医生可以通过查看这些步骤，了解AI是如何得出诊断结论的。
- 推理逻辑呈现： “明岐”可以呈现其推理逻辑，解释为什么会得出某个诊断结论。医生可以通过查看这些逻辑，判断AI的推理是否合理。
- 相似病例对比： “明岐”可以提供相似病例库对比，帮助医生快速定位疑似病变区域。医生可以通过查看这些相似病例，了解其他医生是如何诊断和治疗类似病例的。
通过“透明诊断舱机制”，“明岐”可以将AI的诊断过程透明化，让医生更好地理解和信任AI的诊断结果。
模型蒸馏与量化：降低部署成本
为了降低“明岐”的部署成本，使其能够在基层医院得到广泛应用，上海交通大学LoCCS实验室还采用了模型蒸馏和量化技术。
- 模型蒸馏： 模型蒸馏是一种将复杂的预训练模型压缩为更小、更高效的模型的技术。通过模型蒸馏，“明岐”可以在保证诊断准确率的前提下，大幅降低模型的计算复杂度。
- 模型量化： 模型量化是一种进一步优化模型运行效率的技术。通过模型量化，“明岐”可以在低成本的硬件设备上高效运行，从而降低部署成本。
通过模型蒸馏和量化技术，“明岐”实现了低成本、本地化部署，为解决中国医疗资源不平衡问题带来了新的可能。
“明岐”的应用场景与未来展望
“明岐”作为一款具有创新意义的医学多模态大模型，具有广泛的应用前景。
- 罕见病精准诊断： “明岐”可以辅助医生快速、准确诊断罕见病，缩短确诊时间，为患者争取宝贵的治疗机会。
- 基层医疗赋能： “明岐”可以为基层医院提供低成本、高效的诊断服务，缓解专家资源紧张，提高基层医疗水平。
- 教学与科研支持： “明岐”可以助力医学教学与科研，提升诊断能力，推动技术发展。
- 远程医疗服务： 结合远程医疗，“明岐”可以为偏远地区患者提供远程诊断，提高医疗可及性。
- 医疗数据管理： “明岐”可以整合多模态数据，便于存储、查询和分析，挖掘疾病风险因素，为疾病预防提供支持。
上海交通大学LoCCS实验室表示，未来将继续优化“明岐”的性能，拓展其应用范围，并与其他医疗机构合作，共同推动AI在医疗领域的应用，为提高人类健康水平做出贡献。
专家观点
“明岐”的发布引起了医学界和AI领域的广泛关注。多位专家对“明岐”的创新性和应用前景给予了高度评价。
上海交通大学医学院附属瑞金医院消化科主任医师李教授表示： “罕见病诊断一直是临床上的难题，‘明岐’的出现为我们提供了一个新的解决方案。它能够整合多模态数据，进行综合分析，提高诊断的准确性和效率。我相信，‘明岐’将在未来的罕见病诊断中发挥重要作用。”
中国科学院院士、AI专家张教授表示： “‘明岐’是AI在医疗领域应用的一个重要突破。它采用了先进的多模态深度学习技术，并结合了医学专家的知识，实现了高精度的罕见病诊断。我相信，随着AI技术的不断发展，‘明岐’的性能将不断提升，为人类健康带来更大的福祉。”
结语
上海交通大学“明岐”医学多模态大模型的发布，标志着AI在医疗领域的应用进入了一个新的阶段。它不仅为罕见病诊断带来了新的希望，也为解决中国医疗资源不平衡问题提供了新的思路。相信在不久的将来，AI将会在医疗领域发挥更大的作用，为人类健康保驾护航。
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