俄亥俄州立大學獲Meta資助 AI模型助攻醫療診斷
Meta Platforms 資助俄亥俄州立大學三支研究團隊,提供其 Muse 人工智慧模型,共同探索 AI 在醫學診斷上的應用,範圍涵蓋胸部X光判讀、心臟衰竭預測及阿茲海默症輔助診斷,期望能提升醫療效率與精準度。
謝明哲
· 3 分鐘閱讀

社群媒體巨擘 Meta Platforms 近日宣布,將資助位於美國俄亥俄州的俄亥俄州立大學三支研究團隊,並提供其最新的 Muse 人工智慧模型,以推進醫療研究。這項合作聚焦於探索人工智慧如何輔助醫學專家判讀胸部X光片、識別心臟衰竭早期跡象,以及指導阿茲海默症的診斷與照護,旨在提升醫療診斷的精確性與效率。
其中一項研究計畫,將利用人工智慧協助放射科醫師起草胸部X光報告。此工具不僅分析影像本身,還能考量病患的病史與相關背景資訊,提供更全面的報告內容。研究團隊也將觀察放射科醫師如何與人工智慧生成的報告互動,藉此了解他們接受或拒絕人工智慧資訊的時機,從而改進人工智慧工具的安全與有效開發。
另一項計畫則著重於心臟衰竭的早期預警。由於「射出分率保留型心臟衰竭」(HFpEF)的早期症狀不明顯,診斷相對困難。研究人員將探討是否能結合例行腹部電腦斷層掃描(CT)、病歷以及心電圖(ECG)資料,透過人工智慧模型來預測病患未來罹患 HFpEF 的風險。此預測模型將利用現有的病患資料,無需額外的影像檢查或檢測,並會提供風險評估的佐證依據。
第三項計畫聚焦於阿茲海默症的診斷。研究人員正在開發一個「醫護人員參與型多代理人系統」(clinician-in-the-loop multi-agent system),利用 Meta 旗下的 Muse 模型來重建病患的認知歷史、識別診斷上的不確定性,並建議臨床行動以協助阿茲海默症的診斷。該系統的目標是透過重建病患隨時間變化的認知狀況,協助醫護人員釐清病情,並推薦下一步最有價值的臨床措施。所有研究都將確保醫護人員在決策過程中仍居於核心地位,同時透過人工智慧工具優化診斷與照護流程。
參考來源
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Ohio State receives funding from Meta to advance medical res…(OSUWexMed)
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Researchers at Ohio State received funding from Meta for AI-…(Spectrum News 1 Ohio)
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