香港中文大学的研究团队取得重大突破，成功研发新型人工智能模型VisionFM，该模型专注于眼科疾病的诊断和预测，尤其在青光眼进展预测方面表现突出，其准确率甚至超越了此前领先的RETFound模型。这项成果已发表在权威期刊《NEJM AI》上，标志着人工智能在医学影像分析领域的又一里程碑。 VisionFM的出现，将有望显着提升眼科疾病的诊断效率和准确性，为患者带来更好的医疗体验。
香港中文大学（CUHK）的研究团队成功开发了一种新的基础人工智能模型“VisionFM”，专注于眼科疾病的诊断与预测，特别在疾病筛查和青光眼进展预测等方面表现出色。相关研究已于上月发表在《NEJM AI》期刊上。
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VisionFM 的能力令人瞩目。研究显示，该模型在诊断12种眼科疾病时，其精确度不仅可与中级眼科医生相媲美，甚至在部分任务中表现更优，尤其在预测青光眼进展方面，超过了此前眼科领域的基础模型RETFound 。研究团队认为，随着训练数据量的增加，VisionFM 的应用场景将进一步扩展，未来或将在更多眼科临床任务中发挥关键作用。
这项突破性技术的推出，正值生成式人工智能在医学领域的应用加速。越来越多的研究人员和医疗专家开始探索AI技术如何改善医疗服务，从手术规划到诊断支持，生成式AI正在重塑医学实践。
例如，香港人工智能与机器人研究中心（CAIR）今年早些时候推出了基于Meta Platforms开源模型Llama2开发的AI模型，已在中山大学附属第一医院和香港威尔斯亲王医院投入使用，助力外科手术规划和诊断报告生成。
随着VisionFM 等先进技术的涌现，人工智能在医学领域的潜力正逐步展现。这不仅有助于提升诊断精度，还为优化医疗服务、改善患者体验提供了全新路径。
VisionFM 的成功应用预示着人工智能在医疗领域的广阔前景。未来，随着技术的不断进步和数据积累的增加，类似VisionFM这样的AI模型将为更精准的疾病诊断和更有效的医疗服务提供强有力的支持，造福更多患者。其在眼科疾病诊断领域的突破，也为其他医学影像分析领域提供了宝贵的经验和借鉴。