當今世界，AI越來越成為影響社會生產與生活的核心力量，并逐漸成為大國競爭的主戰(zhàn)場。8月26日，國務院發(fā)布《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，明確提到“要加快探索人工智能驅動的新型科研范式，加快科學大模型建設應用，推動基礎科研平臺和重大科技基礎設施智能化升級”。
但在醫(yī)學影像領域，傳統(tǒng)模型開發(fā)普遍面臨著投入成本高、部署周期長、多模態(tài)融合困難等痛難點。德適生物自主研發(fā)千億參數規(guī)模的通用型醫(yī)學影像基座模型——iMedImage?，打破傳統(tǒng)模型開發(fā)難題，推動并引領全球醫(yī)學影像行業(yè)邁入智能化時代。
iMedImage?具備多模態(tài)支持、多病種兼容、低成本遷移、高基準性能等領先優(yōu)勢，可實現基于少量樣本快速構建專病模型，能為客戶提供存算訓推一體化解決方案及 iMed MaaS 醫(yī)學 AI 平臺服務，幫助醫(yī)療機構在影像數據上實現自動識別、輔助診斷、風險預測、科研建模等功能。
多模態(tài)支持：支持染色體、CT、MRI、超聲、病理等19種醫(yī)學影像模態(tài)，覆蓋超過 90% 的臨床醫(yī)學影像場景
多病種兼容：可覆蓋染色體識別、乳腺腫瘤判斷、早產預測、腫瘤復發(fā)預測、慢病進展等多病種任務
低成本遷移：使用預訓練知識模型，只需在小數據集上進行微調即可快速適應新任務
高基準性能：跨領域的廣泛預訓練，遷移到新任務時能迅速達到或超越最先進（SOTA）性能
iMedImage?通用大模型能穩(wěn)定且高效的為客戶提供預訓練模型和開源工具，使用者無需從0開始搭建算力和存儲系統(tǒng)，只需要從1開始投入訓練數據即可，大大降低了研發(fā)周期和投入成本，解決了傳統(tǒng)醫(yī)學專用大模型普遍存在的研發(fā)周期長、成本投入高等難點。
除了投入高，傳統(tǒng)大模型部署要經過硬件選型、環(huán)境準備、模型獲取與優(yōu)化、部署實施與服務化、測試與性能調優(yōu)等多個流程環(huán)節(jié)，具備較高的技術門檻。對小型醫(yī)院、高校及醫(yī)學研究機構來說，獨立部署難度很高。
同時，騰訊云HAI的推理集群能力，集成高性能計算底座、自研優(yōu)化框架、智能調度系統(tǒng)與全方位安全機制，助力iMedImage?發(fā)揮極致性價比、高并發(fā)穩(wěn)定、安全可信賴、全托管免運維的綜合大模型推理能力。從底層硬件維護到上層框架升級，企業(yè)無需關心K8s、CUDA驅動、推理框架版本兼容等問題，真正做到“開箱即用”。
iMedImage?采用騰訊云“端加云”雙驅動產品部署方式，這使得 iMedImage?的可遷移性、可擴展性及泛化能力更靈活地應用于客戶的大模型訓練和推理場景，讓醫(yī)療工作者「用自有數據自主訓練 AI」，顯著降低科研成本及時間，提高科研到臨床應用的效率，為 AI 醫(yī)療健康提供創(chuàng)新解決方案。
目前，iMedImage?大模型及其智能化設備已落地全國400多家醫(yī)療機構，包括北京協和醫(yī)院、北京大學第一醫(yī)院、浙江大學醫(yī)學院附屬婦產科醫(yī)院、浙江大學醫(yī)學院附屬第二醫(yī)院等三甲醫(yī)院，并取得良好的應用反饋。
德適生物與騰訊云的合作，為醫(yī)療AI領域樹立了技術創(chuàng)新與產業(yè)應用深度融合的典范，并進一步推動醫(yī)療AI從"專用模型"邁向"通用大模型+應用"新時代。這一模式也將加速智能醫(yī)療普惠化進程，為疾病預防、診斷、治療全流程提供技術支持，為健康中國建設提供技術支撐。
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