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VisionFM:少樣本多疾病診斷的智能眼科AI模型

AI工具9個月前發布 AI工具集
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VisionFM(伏羲慧眼)是一款專為眼科領域開發的多模態多任務視覺基礎模型,旨在推動通用人工智能在眼科的應用。經過對3.4百萬張來自560,457個個體的眼科圖像的預訓練,VisionFM能有效應對多種眼科疾病的識別、預測及分析任務。這一模型支持包括眼底攝影、光學相干斷層掃描(OCT)和熒光素眼底血管造影(FFA)在內的八種主流眼科成像方式,展現出卓越的診斷能力和強大的泛化性能。

XX是什么

VisionFM(伏羲慧眼)是一款多模態多任務的視覺基礎模型,專注于眼科人工智能的廣泛應用。通過對3.4百萬張眼科圖像的預訓練,該模型覆蓋了豐富的眼科疾病、成像模態及設備信息。VisionFM能夠處理多種成像方式,應用于眼科疾病的識別、疾病進展的預測、表型細分及全身生物標志物的分析等多種任務。在識別12種常見眼科疾病時,其表現超越了基礎和中級眼科醫生,并在大規模診斷基準數據庫中超越了多種深度學習模型。VisionFM的設計使其對新穎的眼科成像模態、疾病譜系及設備展現出良好的適應性。

VisionFM:少樣本多疾病診斷的智能眼科AI模型

主要功能

  • 疾病篩查與診斷:VisionFM能夠高效篩查并診斷多種眼科疾病,如糖尿病視網膜病變、青光眼和老年性黃斑變性等。
  • 疾病預后分析:該模型可以預測疾病的發展趨勢與預后情況。
  • 疾病表型細分:VisionFM具備亞分類疾病表型的能力,能夠進行病變、血管和層的分割以及地標檢測。
  • 全身生物標志物與疾病預測:除了眼部疾病的分析,VisionFM還能從眼部圖像中提取全身的生物標志物和疾病信息。
  • 多模態處理能力:此模型可處理多達八種常見眼科成像模態,包括眼底攝影、OCT和FFA等。
  • 模態無關的診斷:VisionFM支持模態無關的診斷,能夠通過單一解碼器對不同成像模態中的多種眼科疾病進行分析。
  • 少樣本學習能力:該模型展現出在少量標注樣本下也能進行高準確度診斷的能力。
  • 強大的泛化能力:VisionFM對新型眼科模態、疾病譜系及成像設備具備良好的適應性。
  • 合成數據增強學習:該模型能夠利用合成的眼科成像數據提升其學習能力,從而在后續的眼科AI任務中取得顯著的性能提升。

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應用場景

  • 眼科臨床任務:VisionFM能夠有效支持眼科臨床任務,尤其是在疾病篩查與診斷方面。
  • 多種眼科疾病的診斷:該模型在多種眼科疾病的診斷與預測上表現優異,包括糖尿病視網膜病變、青光眼和老年性黃斑變性等。
  • 基層醫療環境:在影像資源匱乏的基層醫療環境中,VisionFM可發揮重要作用,減輕醫生的工作壓力。
  • 低眼科醫生密度地區:對于眼科醫生稀缺的地區和國家,VisionFM顯得尤為重要。
  • 教育與培訓:VisionFM可作為資深眼科醫生的輔助工具,用于培訓初級眼科從業者,分享其在眼科影像和疾病診斷方面的豐富知識。
  • 輔助生成診斷報告:該模型可以與大型語言模型(LLM)進行集成,生成詳盡的診斷報告,完成眼科疾病診斷的閉環。

常見問題

  • VisionFM的準確性如何?:經過大規模預訓練,VisionFM在多項眼科AI應用中表現出接近專家水平的準確性,超越初級和中級眼科醫生。
  • 如何獲取VisionFM?:用戶可以通過訪問VisionFM的GitHub倉庫和arXiv論文鏈接獲取相關資源。
  • VisionFM適用于哪些眼科疾病?:該模型能夠診斷多種眼科疾病,包括糖尿病視網膜病變、青光眼等。
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