홍콩 중문대학교 연구팀이 안구질환 진단 및 예측에 초점을 맞춘 새로운 인공지능 모델인 VisionFM을 개발하는 데 획기적인 성과를 거두었으며, 특히 녹내장 진행 예측에 탁월합니다. 정확도는 이전의 선도적인 RETFound 모델을 능가합니다. 이번 결과는 권위 있는 저널 'NEJM AI'에 게재돼 의료영상 분석 인공지능 분야의 또 다른 이정표를 세웠다. VisionFM의 등장으로 안질환 진단의 효율성과 정확성이 획기적으로 향상되고, 환자들에게 더 나은 의료 경험을 선사할 것으로 기대된다.
홍콩 중문대학교(CUHK) 연구팀이 안과 질환 진단 및 예측, 특히 질병 선별 및 녹내장 진행 예측에 초점을 맞춘 새로운 기본 인공지능 모델 'VisionFM'을 개발하는 데 성공했습니다. 관련 연구는 지난달 NEJM AI 저널에 게재됐다.
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VisionFM의 기능은 인상적입니다. 연구에 따르면 12가지 안과 질환을 진단하는 모델의 정확도는 중급 안과 의사의 정확도와 비교할 수 있을 뿐만 아니라 일부 작업, 특히 녹내장의 진행 예측에서 더 나은 성능을 발휘하여 안과 분야에서 발견된 이전 기본 모델 RETF를 능가하는 것으로 나타났습니다. . 연구팀은 훈련 데이터의 양이 증가함에 따라 VisionFM의 적용 시나리오가 더욱 확장될 것이며 향후 더 많은 안과 임상 작업에서 중요한 역할을 할 수 있다고 믿습니다.
이번 획기적인 기술의 출시는 의료 분야에서 생성 인공지능(GAI)의 적용이 가속화되는 시기에 이루어졌다. 점점 더 많은 연구자와 의료 전문가들이 AI 기술이 어떻게 의료 서비스를 개선할 수 있는지 탐구하기 시작하고 있습니다.
예를 들어, 올해 초 홍콩 인공지능 및 로봇 공학 센터(CAIR)는 메타 플랫폼 오픈 소스 모델 Llama2를 기반으로 개발된 AI 모델을 출시했으며, 이 모델은 중산대학교 제1부속병원에서 사용되었습니다. 수술 수술 계획 및 진단 보고서 생성을 지원하는 홍콩의 프린스 오브 웨일스 병원(Prince of Wales Hospital).
VisionFM 등 첨단 기술의 등장으로 의료 분야에서 인공지능의 잠재력이 점차 펼쳐지고 있다. 이는 진단 정확도를 높이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 의료 서비스를 최적화하고 환자 경험을 개선하는 새로운 방법을 제공합니다.
VisionFM의 성공적인 적용은 의료 분야에서 인공 지능의 광범위한 전망을 예고합니다. 앞으로 기술이 계속 발전하고 데이터 축적이 증가함에 따라 VisionFM과 같은 AI 모델은 보다 정확한 질병 진단과 보다 효과적인 의료 서비스를 강력하게 지원하여 더 많은 환자에게 혜택을 줄 것입니다. 안과 질환 진단 분야에서의 획기적인 발전은 다른 의료 영상 분석 분야에도 귀중한 경험과 참고 자료를 제공합니다.