聆音EchoCare是什么?
聆音EchoCare是由中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心(CAIR)精心研发的超声基座大模型,该模型依托全球规模最大的超声影像数据集(含超450万张图像)进行训练,全面覆盖多中心、多地域、多族群及50余种人体器官。其采用创新的结构化对比自监督学习框架,突破性地无需依赖专家标注即可自主掌握超声影像的深层语义特征,成功克服了传统超声AI泛化能力有限、高度依赖数据标注的瓶颈。在临床应用中表现突出:卵巢肿瘤良恶性鉴别灵敏度高达85.6%、特异度达88.7%,甲状腺结节检测平均精度为88.8%,整体性能较国际领先模型提升3%-5%。目前已在山东大学齐鲁医院、中南大学湘雅医院等权威医疗机构完成回溯性验证。
聆音EchoCare的功能特色
- 全球最大规模多中心数据训练:以超450万张图像的全球最大超声影像数据集为基础,整合20余国区域、多中心数据、多族群样本及52个以上人体器官,赋予模型卓越的跨场景适应能力和泛化性能。
- 突破性自监督学习框架:独创”结构化对比自监督学习”技术,无需专家标注即可深度学习超声影像语义特征,实现特征提取与临床任务的自然解耦,显著增强模型对多种器官和任务的兼容性。
- 创新双分支层级架构:采用图像编码器与双分支解码器组合设计,模拟临床诊断流程,强化边缘特征稳定性,通过渐进式解剖结构提取与分类,大幅提升诊断精度和结果可解释性。
- 临床性能显著领先:在七大核心医学任务中,表现较传统SOTA模型平均提升3%~5%,卵巢肿瘤分类任务灵敏度达85.6%、特异度88.7%,甲状腺结节检测平均精度88.8%。
- 权威临床验证与应用:已通过山东大学齐鲁医院、中南大学湘雅医院等机构的回溯验证,未来将联合硬件厂商,推动基层医疗和急诊场景的规模化部署,助力提升诊疗标准化水平。
聆音EchoCare的核心优势
- 超大规模全球化数据训练:基于超过400万张图像的全球最大超声影像库,覆盖20余国、多中心、多族群及52个以上器官,确保模型具有极强的跨地域、跨设备泛化能力。
- 首创自监督学习技术:首创”结构化对比自监督学习”方法,通过创新算法实现无需人工标注即可深度学习超声影像特征,极大提升特征学习效率与多任务适应性。
- 卓越临床诊断表现:在图像分割、分类、检测等七大医学任务中,性能较传统顶尖模型平均提升3%~5%。卵巢肿瘤分类灵敏度85.6%、特异度88.7%,甲状腺结节检测平均精度88.8%,有效降低重大疾病漏诊风险。
- 强泛化兼容性:通过创新设计有效解决不同超声设备厂商算法差异、医师操作习惯多样性等问题,打破传统超声AI的碎片化局限,实现跨设备、跨场景的广泛兼容。
聆音EchoCare官网是什么
- 项目官网:https://echocare.cares-copilot.com/
- Github仓库:https://github.com/CAIR-HKISI/EchoCare
- arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2509.11752
聆音EchoCare的适用人群
- 专业超声科与影像诊断医师:提供智能化的超声图像分析辅助,显著提升诊断效率与准确性,尤其擅长卵巢肿瘤良恶性鉴别(灵敏度85.6%、特异度88.7%)和甲状腺结节检测(平均精度88.8%),有效减少漏诊误诊。
- 基层医疗机构与全科医生:为医疗资源有限的基层单位提供强大支持,降低对资深超声医师的依赖,帮助初级医师实现标准化超声检查与初步诊断,全面提升基层医疗服务质量。
- 急诊科医护人员:特别适用于高时效性场景,可快速辅助鉴别急性病症(如心脏主动脉瘤筛查),帮助急诊医师在紧急情况下做出更精准判断,降低医疗风险。
- 医学教育与培训人员:作为权威教学工具,通过标准化分析参考加速超声诊断技能培养,帮助医学学员建立系统的超声影像判读能力。
- 医疗设备与科技公司:可集成该模型开发智能超声诊断系统,提升产品技术含量与市场竞争力,共同推动超声AI技术的产业化进程。
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