明岐

明岐 – 上海交大推出的醫學多模態大模型，精準診斷罕見病

明岐是上海交通大學計算機學院LoCCS實驗室推出的首款精準診斷罕見病的醫學多模態大模型。該系統采用“雙引擎驅動架構”，結合了“大模型能力矩陣”和“專家路由協同”，能夠有效整合醫學影像、病歷文本和化驗指標等多種數據，為醫生提供高精度且可解釋的診斷支持。在克羅恩病等消化道罕見病的診斷中，明岐的準確率超過92%，超越了許多專科高級醫生的水平。同時，明岐還通過模型蒸餾和量化技術顯著降低了算力需求，實現了低成本和本地化部署，為解決中國醫療資源不均衡問題開辟了新的途徑。

明岐是什么

明岐是上海交通大學計算機學院LoCCS實驗室開發的首個針對罕見病的精準診斷醫學多模態大模型。它基于“雙引擎驅動架構”，整合了醫學影像、病歷文本和化驗指標等多種數據，為醫生提供高精度和可解釋的診斷支持。在克羅恩病等消化道罕見病的診斷中，其準確率超過92%，超過了很多專科醫生的水平。通過模型蒸餾和量化技術，明岐顯著降低了算力需求，實現低成本、本地化部署，為解決中國醫療資源不平衡問題帶來了新的可能性。

明岐的主要功能

精準診斷：整合多種數據（影像、病歷、化驗指標），為罕見病（如克羅恩病）提供高達92%以上的診斷準確率。
可解釋性：通過可視化診斷過程，提供推理依據及相似病例對比，增強醫生的信任感。
多專家協作：模擬多位專家的診斷思路，綜合多方意見，提高診斷的全面性和準確性。
本地化部署：通過降低算力需求，實現安全、低成本的本地化運行，以滿足數據隱私要求。

明岐的技術原理

雙引擎驅動架構：
- 大模型能力矩陣：依托于大規模預訓練模型，學量醫療數據中的特征和模式，為罕見病診斷提供堅實的基礎能力。
- 專家路由協同：模擬多位專家的診斷思路，將專家的經驗和知識融入模型，實現多專家協作的診斷效果。
多模態深度學習：整合醫學影像（如CT、MRI、內鏡圖像等）、病歷文本（如病史、癥狀描述等）和化驗指標（如血液、生化指標等）等多模態數據，通過深度學習算法提取關鍵特征，實現對罕見病的綜合診斷。
透明診斷艙機制：將診斷過程中的每一步及推理邏輯可視化，幫助醫生了解AI的診斷依據。提供相似病例庫對比，幫助醫生迅速定位疑似病變區域，增強可解釋性。
模型蒸餾與量化：利用模型蒸餾技術將復雜的預訓練模型壓縮為更小、更高效的版本，降低算力需求，結合量化技術進一步提升模型運行效率，使其能夠在低成本硬件設備上高效運行。