德适生物基于元脑AI服务器推出医学影像大模型一体机

为了推动医学影像的智能化升级，德适生物携手浪潮信息基于元脑AI服务器推出医学影像大模型一体机，通过提供“算力+平台+模型”的一站式解决方案，加快医学影像大模型应用落地，帮助医疗机构实现超声、眼底扫描、DSA、病理、细胞、染色体等多个应用场景的医学影像智能分析，助力实现更高效、更精准的诊疗。

医学影像大模型一体机分为标准版、专业版和旗舰版三款，针对不同的业务场景和不同医疗客户需求，搭配多样化算力管理与释放模式，支持不同规模集群部署，方便医疗客户按需搭建个性化的大模型平台，助推医学影像进入智能化时代。

目前，医学影像系统在国内大型医院已实现普及，且大部分医院已经采用了AI辅助影像处理功能，大幅提升了阅片效率。然而传统AI辅助影像处理系统‌主要依赖传统的机器学习方法进行图像识别，并且不能进行多模态数据融合分析，无法实现患者的全方位诊断，针对疑难病例容易形成误判。传统AI采用专病专模的形式部署，主要应用于心脑血管、胸肺、骨科等常见领域，使用领域相对较窄。

现在，利用医学影像通用大模型赋能影像诊疗，能够有效弥补传统AI辅助影像诊疗的诸多不足。大模型可以整合跨科室的影像、病理、病历等数据，进行多模态数据分析和综合诊断，能够精准识别病灶的细微特征，建立更准确的影像与疾病之间的关联模型，从而辅助医生进行诊断，减少漏诊和误诊，大幅提高诊断的精准度。这一特性也使得大模型可以应用于更多复杂的临床场景。

在“人工智能+”行动的推动下，医学影像诊断场景部署大模型成为大势所趋。然而，医学影像诊断场景部署大模型，至少要满足两方面的要求：一是具备多模态能力，需要支持文本、影像、语音等多元数据处理；二是更高的精准度，如特定病灶诊断准确度要达到90%以上才有临床价值。

医学影像选择大模型的这两个要求，一般的通用大语言模型不易满足。通用大模型虽具备强大自然语言处理能力，但还不支持多模态识别功能；更大的问题是，由于单个医院的患者数据较少、疾病数据的多样性不足，如果选用通用大模型训练时缺乏足够的样本数据，会使得识别准确率低、泛化能力弱，而且反复训练及调优需要耗费大量时间和人力成本。

为此，医疗机构对于病例生成、预问诊等辅助医疗场景可能会选择大语言大模型，而对于影像处理、复杂病症诊断等关键诊疗景会优先选用医疗垂直大模型——医疗垂直大模型通过专域知识微调就能实现与医疗场景深度适配，提升诊疗的精准性。

德适生物作为医学影像领域的领军企业，打造了行业领先的医学影像通用大模型iMedImage™，这是一款面向多病种、多模态、多任务的医学影像大模型，其多模态能力和精准度更适配医疗场景。

医学影像大模型快速落地需要适配医疗个性化需求，以及医院出于对隐私保护和数据安全采用本地化部署需要，为此，德适生物与浪潮信息携手合作，以“元脑AI服务器+元脑企智EPAI大模型应用开发平台+医学影像通用大模型iMedImage™”的黄金组合，打造了医学影像大模型一体机。

“一体机”提供算力输出、数据准备、模型训练、应用框架等一系列工具，深度适配医学影像领域的个性化AI应用场景，通过“算力+平台+模型”的一站式解决方案，可以“开箱即用”实现快速部署，加速医学影像大模型在医疗行业应用落地。

“一体机”内置预训练模型，包含4000+种疾病数据、超过8000万预训练数据、1040亿条基础参数，在元脑AI服务器提供的高性能AI算力支撑下，通过元脑企智EPAI平台高效的大模型开发工具链，再结合医院自身数据，对大模型进行微调训练，用户无需编写任何代码即可轻松地进行模型的配置、训练和评估，可以帮助医院在1个月内完成医学影像大模型训练平台的搭建，3个月内完成专科模型的训练，缩短建设周期90%以上。

“一体机”支持 CT、MRI、超声、X光、显微镜图像、病理切片等多模态图像输入，融合影像特征与非影像特征、结构化数据及文本信息，进行多模态数据分析和综合诊断，大幅提升医学影像诊断准确率。如乳腺病变识别准确率96.10%、胎儿神经异常判断准确率95.50%、染色体一键切割识别准确率99.45%，准确率均大幅高于全球基准。

德适生物联合浪潮信息打造的医学影像通用大模型一体机，通过提供开箱即用的大模型应用及定制化开发能力，能够助力医院客户实现医学影像系统的多模态智能分析，大幅提升医学影像诊断准确率、提高医生阅片效率。目前，一体机正在向各个医疗机构推广落地，助推医学影像行业进入智能化时代。