3月26日，与重庆大学相关的癌症医院发布了多模式病理水平的模型 - “ Lingmou”。基于高质量的数据，该模型可以进行准确的多器官诊断，全面检测病理特性，并使用AI来帮助诊断癌症。同时，该模型可以私密地部署，并适应了一些主要优势，例如许多使用场景，帮助进行多学科协作（MDT）咨询，并建立病理学从单个诊断到准确的药物。 “ lingmou”由AI大型模型的联合研究团队共同开发，该模型由重大广播大学附属癌症医院，智能肿瘤学教育部的医学基础研究创新中心以及Hangzhou Yice Technology Co.，Ltd.“ lingmou”的能力来自知识渊博的病理水平的基础。研发团队在过去十年中结合了高科学文献，36个国际病理期刊和100多本经典教科书，以生成涵盖肿瘤的整体病理学和病理学的知识系统。依靠涵盖细胞学，组织学和免疫组织化学的超过100万个高质量的病理来源，产生了三台图像块语料库，为该模型提供可靠的数据支持。 “在实际应用中，'lingmou'显示了突破的三个优势。” Cai Wenli说，首先是准确诊断和治疗的能力。该模型可以识别57个肿瘤亚型的9个器官，例如胃，结直肠和胸部。它不仅确定了癌变和细分伤口区域，而且还进行了表达和肿瘤体积检查的预测。第二，透明理由的机制NG通过原始的病理思维框架，医生的临床诊断得到了充分恢复。例如，在三阴性乳腺癌的情况下，该模型逐渐通过染色质量评估，形态学识别分析的形态识别来逐渐输出可追溯的诊断结论；第三，部署的灵活性。尽管原始模型参数高达6700亿，但通过技术优化（例如知识努力），可以实现轻巧的GPU服务器的私有化扩展，从而在确保医院数据安全性的同时降低了应用阈值。 Cai Wenli说，“ Lingmou”在实际意义上被称为“诊断和治疗水平”人工智能产品，主要在两个方面。首先，从开发开始时，“ lingmou”进行了临床诊断和治疗作为其主要目的，严格遵循国家医疗监督系统的标准，重点G关于基本病理诊断能力的构建，并在临床前线中真正实现了较大的前线技能。其次，“ lingmou”中包含的三个主要模块 - 细胞病理学，组织病理学和免疫组织化学 - 获得了国家医疗设备注册证书，完全证明它们符合临床使用的合规性和专业标准。试验后，“ lingmou”达到了99.5％的敏感性和82.6％的细胞水平检测规范，显示出很好程度的细胞水平检测。在组织病理学方面，该模型的灵敏度高达99.6％，规范高达83.5％，而现场识别精度为95.8％，可以准确识别肿瘤区域并执行亚型分类。在免疫组织化学分析中，错误率在1％以内控制了错误率，以确保染色表达检查非常相似。 Cai Wenli说，上述表现表明“精神Eye”设备能够准备“诊断级”准确的病理解释。“ Lingmou”大型模型的发布标志着AI技术在诊断病理学，科学研究和临床决策的变化中的深厚应用。这是从大型模型过渡到许多机构向精确药物过渡到智力和精确性的精确药物的组成部分。