近日，一個名為Global RETFound的醫(yī)療大模型項目發(fā)布。
據(jù)稱，Global RETFound 計劃是有史以來規(guī)模最大的醫(yī)療人工智能合作之一，也是收集地理和種族最多樣化的醫(yī)學數(shù)據(jù)集之一。
該數(shù)據(jù)將涵蓋非洲、中東、北美和南美、亞洲廣度、大洋洲、歐洲和高加索地區(qū)。
該項目負責人，新加坡國立大學（NUS） 醫(yī)學系助理教授Yih Chung Tham 博士表示，當前所有的醫(yī)療基礎(chǔ)模型都是在“狹窄”的數(shù)據(jù)上進行訓練，限制了其有效性。
而Global RETFound 聯(lián)盟通過創(chuàng)新方法應對這一挑戰(zhàn)，這些方法使廣泛的國際參與成為可能，同時保持嚴格的隱私保護?！?/span>
RETFound原項目于2023 年發(fā)表在《自然》雜志上，由倫敦穆爾菲爾德眼科醫(yī)院和倫敦大學學院眼科研究所的研究人員開發(fā)，使用由穆爾菲爾德 INSIGHT 健康數(shù)據(jù)研究中心策劃的 160 萬張視網(wǎng)膜圖像。
雖然RETFound已經(jīng)展示出醫(yī)療人工智能應用的巨大潛力，但全球模型將擴展訓練數(shù)據(jù)以涵蓋除南極洲以外的所有大陸。
因此，Global RETFound的一項關(guān)鍵創(chuàng)新建立數(shù)據(jù)共享框架，旨在適應參與機構(gòu)不同的技術(shù)能力和監(jiān)管要求。
第一種方法涉及對各個機構(gòu)的生成式人工智能模型進行本地微調(diào)，僅集中共享模型權(quán)重，確保沒有患者數(shù)據(jù)離開原始站點。
第二種途徑可以通過安全基礎(chǔ)設施為沒有本地 GPU 資源或技術(shù)專長的機構(gòu)直接共享去識別化數(shù)據(jù)。
Global RETFound模型將對多種眼科和全身性疾病進行綜合評估，包括糖尿病視網(wǎng)膜病變、青光眼、年齡相關(guān)性黃斑變性和心血管疾病。
未來，該模型將在知識共享許可下發(fā)布，使其在全球范圍內(nèi)免費用于非商業(yè)研究。
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