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香港科技大學（下稱“港科大”）于１０月３１日宣布，已成功研發四大ＡＩ醫學大模型。這批ＡＩ醫學大模型旨在協助全科及專科醫生診癥，能為多達３０ 種癌癥及疾病提供診斷和預后評估，部分模型的準確度可與擁有５年或以上經驗的專業醫療人員媲美。
港科大介紹，四大模型包括：
ＭＯＭＥ（乳癌診斷）是首個以大模型方式分析多參數磁力共振（ＭＲＩ）影像的ＡＩ模型，針對乳癌診斷而設。乳癌是香港女性最常見的癌癥之一，該模型能助醫生分析病人的乳房ＭＲＩ，輔助他們快速區分乳房腫瘤屬良性或惡性，從而盡量避免病人進行不必要的病理穿刺化驗。此外，此ＡＩ模型更能預測患者對化療的反應，為病人制定適合的治療方案。系統的準確度能與具有５年或以上經驗的放射科醫生相媲美，對為病人開創非入侵性及個人化的治療管理有莫大幫助。
ｍＳＴＡＲ（病理輔助工具）是世界領先的病理學基礎模型之一。病理檢查是世界認可診斷癌癥的「黃金標準」，然而，撰寫病理報告的過程非常耗時，且容易出錯，ｍＳＴＡＲ模型正是為改善此一流程而建構。與一般模型不同，ｍＳＴＡＲ并非將整張切片分割及獨立分析，而是將整幅病理全景影像作分析，并引入多模態知識增強識別能力，有助病理學家執行多達４０ 項診斷和預后任務，減低病理分析所需的時間，并提升診斷的準確性。
ＭｅｄＤｒ （全科） 如同一位ＡＩ 全科醫生。該多模態語言模型猶如醫學界的「ＧＰＴ」，能解答問題、撰寫醫療報告，并根據醫學圖像為病人作初步診斷等，為目前全科醫學中最具規模的開源軟件，有助醫生做出快速、準確及可靠的診斷。在上海人工智能實驗室近日進行的一項評測中，ＭｅｄＤｒ被評為全球同類模型中性能最佳的ＡＩ系統之一。
ＸＡＩＭ（可解釋的人工智能）是一個創新的ＡＩ框架，用于剖析各個ＡＩ醫學系統如何作出決策，以提升醫療人員對ＡＩ模型的信任度。雖然當前不少ＡＩ系統準確度甚高，但透明度依然惹人疑慮。ＸＡＩＭ能為系統的診斷結果，提供圖像及文字解釋，提升醫療人員對系統分析結果原由的理解。
該研究由港科大的人工智能運算設施提供算力支持。領導研究的港科大計算機科學及工程學系助理教授陳浩指出，單單其中一個針對病理學而設的 ＡＩ 基礎模型，就曾處理逾１．６億張醫學圖像，涵蓋３２個癌癥類別。
陳浩教授表示，在目前的成功基礎上，團隊正在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，將繼續收集更多數據進行訓練，以不斷優化現有的ＡＩ模型。
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