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威廉希尔官网赔率DeepDR-LLM系統(tǒng)融合了大語言模型和深度學習技術(shù)優(yōu)勢，實現(xiàn)了醫(yī)學影像診斷與診療意見的多模態(tài)生成功能，能提供糖尿病視網(wǎng)膜病變輔助診斷結(jié)果及個性化的糖尿病綜合管理意見。該系統(tǒng)在覆蓋亞非歐區(qū)域七個國家(地區(qū))的多中心隊列中進行了回顧性驗證，針對中國基層醫(yī)療實際開展了前瞻性真實世界驗證，進而向全球提供了面向糖尿病醫(yī)療垂直領(lǐng)域的多模態(tài)大模型應(yīng)用成效的高質(zhì)量循證證據(jù)。

據(jù)介紹，上海交通大學醫(yī)學院附屬第六人民醫(yī)院賈偉平教授、李華婷教授團隊與上海交通大學電院計算機系/教育部人工智能重點實驗室盛斌教授團隊，攜手清華大學黃天蔭教授團隊與新加坡國立大學覃宇宗教授團隊共同獲得的研究成果在最新一期知名學術(shù)期刊Nature Medicine上發(fā)表。

研究團隊將集成的DeepDR-LLM系統(tǒng)應(yīng)用于真實世界臨床流程，開展了隨訪769名中國基層糖尿病患者的前瞻性研究。結(jié)果表明， DeepDR-LLM系統(tǒng)被納入糖尿病診療流程后，可顯著改善新發(fā)糖尿病患者的自我管理行為，并提高DR患者的轉(zhuǎn)診依從性。

據(jù)悉，針對當前的技術(shù)空白和臨床的實際需求，DeepDR-LLM系統(tǒng)由LLM模塊和DeepDR-Transformer模塊組成。LLM模塊突破低算力資源約束下的多模態(tài)大模型優(yōu)化的“瓶頸”；同時，基于37.2萬條基層慢病診療和慢病管理數(shù)據(jù)和知識實現(xiàn)了高效優(yōu)化訓練，使DeepDR-LLM系統(tǒng)可基于患者個體的臨床信息生成精準糖尿病管理意見。DeepDR-Transformer模塊通過針對超50萬張眼底圖像進行訓練，可精準實現(xiàn)眼底影像的質(zhì)量檢測、病變分割和DR分級診斷 ，實現(xiàn)DeepDR-LLM系統(tǒng)的一站式多模態(tài)診療意見集成。

近年來，人工智能，特別是深度學習在糖尿病及并發(fā)癥管理中發(fā)揮著越來越重要的作用。既往的人工智能系統(tǒng)研發(fā)主要集中在糖尿病的并發(fā)癥篩查或輔助管理的單一領(lǐng)域。隨著全球范圍內(nèi)生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，多模態(tài)大模型正不斷推動醫(yī)療領(lǐng)域的新應(yīng)用場景和模式的涌現(xiàn)，但這些模型尚不能提供準確且安全的糖尿病綜合診療建議。

經(jīng)過國際多學科專家委員會的多維度評估，DeepDR-LLM系統(tǒng)產(chǎn)出診療意見的質(zhì)量達到或優(yōu)于基層醫(yī)生的水平；通過來自多個中國城市和新加坡、印度、泰國、英國、阿爾及利亞、烏茲別克斯坦6個國家的超50萬張眼底圖像對DeepDR-LLM系統(tǒng)進行外部測試，科研人員發(fā)現(xiàn)，DeepDR-LLM系統(tǒng)的DR診斷能力達到專業(yè)眼科醫(yī)生水平。研究團隊同時證明：基層醫(yī)生在DeepDR-LLM系統(tǒng)的輔助下能夠更準確地判讀DR 。