近日，來(lái)自斯坦福醫(yī)學(xué)院的科研團(tuán)隊(duì)研發(fā)了名為 MUSK 的 AI 模型，結(jié)合醫(yī)學(xué)圖像和文本數(shù)據(jù)，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)癌癥患者的預(yù)后和治療反應(yīng)。MUSK 模型的亮點(diǎn)在于，突破性地整合了視覺(jué)數(shù)據(jù)(如病理圖像)和文本數(shù)據(jù)(如病歷和臨床記錄)，可以更全面理解患者病情。
MUSK 模型在龐大的非配對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，極大地?cái)U(kuò)展了其學(xué)習(xí)范圍，使其比傳統(tǒng) AI 模型更具適應(yīng)性和定制化能力。該模型通過(guò) 5000 萬(wàn)張病理圖像和超過(guò) 10 億條醫(yī)學(xué)文本訓(xùn)練，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè) 16 種癌癥類型的患者生存率和治療反應(yīng)。
該團(tuán)隊(duì)表示相比傳統(tǒng)方法，其預(yù)測(cè)生存率的準(zhǔn)確性提高了 11 個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到 75%;預(yù)測(cè)免疫治療適用性的準(zhǔn)確性從 61% 提升至 77%;預(yù)測(cè)五年內(nèi)黑色素瘤復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確性則提高了 12 個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到 83%。
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