近期，北京大学携手温州医科大学的研究团队在《自然·医学》这一国际顶级期刊上发布了一项突破性研究成果：他们成功研发了一款名为MINIM的生成式多模态跨器官医学影像基石模型。该模型凭借文本指令与多种器官在不同成像技术(如CT、X光及磁共振)下的高质量影像文本配对数据，能够高效生成大规模的医学影像数据，为医学影像大模型的训练、精准医疗实践及个性化治疗方案设计提供了坚实的技术支撑。
医学影像在疾病的诊断与治疗流程中占据核心地位。然而，受限于患者隐私、数据标注成本高昂等因素，获取高质量且多样化的医学影像数据始终是一大挑战。这一难题不仅限制了医学影像大模型的训练成效，也阻碍了AI在医学领域的广泛应用。为此，研究者们开始探索利用生成式AI技术合成医学影像数据，以此丰富数据集。
MINIM模型的诞生正是对这一挑战的积极响应，研究团队通过整合多种器官在多种成像方式下的高质量影像与文本信息，进行深度训练，最终成功生成了大量逼真的医学合成影像。这些合成影像在图像特征、细节表现等方面均与真实医学影像高度相似，不仅在医生的主观评估中表现出众，还在多个客观检测标准上达到了国际前沿水平。
实验数据表明，在真实数据的基础上，引入20倍量的合成数据，在眼科、胸科、脑科及乳腺科等多个医学领域的应用中，模型的准确率平均提升了12%至17%。这一显著的性能飞跃，充分彰显了MINIM模型在医学AI训练领域的巨大价值。
MINIM所生成的合成数据具有广阔的应用空间。它既可以作为独立的训练集来构建医学影像大模型，也可以与真实数据相结合，进一步提升模型在实际应用中的表现。这意味着，利用MINIM合成的数据进行训练，将推动AI在医学与健康领域的广泛应用，为疾病诊断、医学报告自动化生成及自监督学习等关键环节带来显著提升。
生成式模型是一种能够学习数据分布并创造新数据的人工智能模型。它通过大量已有数据的学习，捕捉数据的特征与模式，进而生成与原始数据相似但独特的新数据。在医学领域，生成式模型能够基于少量真实医学图像，生成大量逼真的合成图像。这些合成图像不仅有助于扩大医学图像数据集，提升医学AI模型的训练质量，还可用于罕见病的诊断与研究。
此外，生成式模型还能通过随机变换现有数据(如旋转、翻转、缩放等)生成更多训练数据，增强模型的泛化能力，使其在面对多样化的患者数据时能够更准确地做出诊断和预测。同时，生成式模型还能整合患者的病历、症状表现及医学图像等多模态信息，生成疾病的预测与诊断结果，为医生提供个性化的治疗建议。
展望未来，生成式模型与其他人工智能技术的结合有望为医学领域带来更多创新与突破。例如，结合深度学习与强化学习技术，生成式模型可实现更智能的疾病预测与诊断；结合虚拟现实与增强现实技术，生成式模型可为医生提供更直观的诊断与治疗辅助工具。这些技术的深度融合与应用，将加速医学领域的进步，为患者提供更加精准、个性化的医疗服务。
