GE医疗最新影像AI将进入医疗机构测试阶段
麻省总医院布里格姆AI部门与威斯康星大学麦迪逊分校将协助完善该公司最新的基础MRI研究模型。
通过GE医疗AI创新实验室，麻省总医院布里格姆（Mass General Brigham）和威斯康星大学麦迪逊分校（UW-Madison）将把该公司的磁共振成像基础模型与医院系统的实际数据相结合，并利用机器学习测试该技术。
该实验室同时宣布启动多项针对临床工作流程和患者护理的新型智能体AI项目。
核心价值
GE医疗表示，在医疗机构环境中进行模型微调是评估该模型适应各类运营及临床应用场景的关键步骤。
GE医疗全球首席科学与技术官塔哈·卡斯-胡特博士在周一声明中表示："我们不仅致力于开发AI以应对当今最复杂的医疗挑战，更在投资新研究以预判未来需求。"
麻省总医院布里格姆AI部门将运用该模型分析前列腺相关场景——包括疾病分类、病灶分割与测量。研究人员将采用标准化PI-RADS评分系统解读前列腺MRI扫描以评估临床意义，并针对这些应用场景优化模型。
威斯康星大学麦迪逊分校将从身体区域检测、图像质量控制及造影剂识别等多维度评估MRI模型，并将任务性能与其他基础模型进行基准对比。
GE医疗表示，AI创新实验室正致力于开创放射学领域的智能体AI应用：开发或将成为首个人工智能影像诊断助手以缓解放射科医生短缺问题；评估用于腹部CT扫描偶然发现临床决策的AI智能体；研发适用于正电子发射断层扫描（PET）等断层成像的高能效神经网络。
行业趋势
GE医疗此前已将其AI技术整合至医疗数字成像系统。两年前，美国食品药品监督管理局（FDA）批准该公司名为Sonic DL的神经网络用于加速心脏MRI图像采集。
去年12月，GE宣布开发出新型全身3D MRI基础模型，该模型最初基于约2万例MRI检查的20余万张图像训练，在性能表现上优于其他公开研究基础模型。
该公司此前表示，麻省总医院布里格姆去年的初步测试已证实该模型在前列腺癌和阿尔茨海默病影像分类中的有效性。
麻省总医院布里格姆首席数据科学官兼AI业务负责人基思·德雷尔博士在公告中指出："尽管通用AI性能正逐步接近医学广泛应用的门槛，但我们的研究表明：针对特定医疗应用微调的基础模型，能加速实现技术可信度所需的关键性能提升，并展现短期投资回报。"
权威观点
卡斯-胡特博士强调："AI创新实验室项目揭示了我们认为具有变革患者与临床医生诊疗体验潜力的领域。当前医疗机构仅利用约3%的可用数据，AI解锁变革性洞察的机遇巨大。"
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