科大今日（31）宣布成功研發4個嶄新的人工智能（AI）醫學大模型，能夠輔助全科及專科醫生進行診斷，涵蓋多達30種癌症及疾病的診斷和預後評估，部份模型的準確度更媲美擁有5年或以上經驗的專業醫療人員。

領導研究的科大電腦科學及工程學系助理教授陳浩教授在記者會上介紹，是次研究透過科大的人工智能運算設施進行，在充足的運算力下，人工智能醫學系統得以由大量數據建構而成，結合團隊創新的機器學習訓練策略，性能表現比其他現有模型更為優秀。僅其中一個針對病理學的基礎模型，就處理了超過1.6億張醫學圖像，涵蓋32種癌症類別。

今次研發的四大醫學大模型包括MOME乳癌診斷工具、mSTAR病理輔助工具、MedDr全科工具，及XAIM人工智能框架。

MOME專為乳癌診斷而設，是首個利用大模型分析多參數磁力共振影像的AI系統。MOME模型能輔助醫生分析乳房MRI，迅速區分腫瘤的良惡性，以減少不必要的病理穿刺檢查。此外，MOME還能預測患者對化療的反應，有助制定個人化治療方案，為病人提供更準確和非侵入性的治療選擇，準確度媲美有5年或以上經驗的放射科醫生。

mSTAR是病理輔助工具，為病理學中的基礎模型，專為提升病理分析流程而設。傳統病理檢查耗時且易出錯，mSTAR透過分析整幅病理全景影像並引入多模態知識，讓病理學家可執行40項診斷及預後任務，顯著縮短分析時間並提升診斷準確性。

MedDr為全科醫學AI模型，具有類似GPT的多模態語言功能，能回答醫學問題、撰寫報告，並基於醫學圖像作初步診斷。在上海人工智慧實驗室近日進行的一項評測中，MedDr更被評為全球同類模型中性能最佳的AI系統之一。

XAIM則為解釋性AI框架，為提高醫療人員對AI診斷系統的信任而設計。當前許多AI系統準確度雖高，但缺乏透明度，XAIM透過圖像及文字說明AI診斷的原由，增強醫療人員對診斷結果的理解，從而提升對AI系統的信任度。

陳浩教授表示，期望這批AI系統能成為醫生的得力助手，協助完善診斷、促進個人化治療並簡化流程工作。在目前的成功基礎上，正研發一系列針對不同臨床任務的AI系統，包括精準腫瘤學和計算機輔助介入等醫療工作，同時會繼續收集更多數據作訓練。@

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