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新型人工智慧技術能在極少資料量下學習判讀醫療影像 New AI tool learns to read medical images with far less data
訓練AI辨識醫學影像需要大量由專家標註的訓練資料,然而這類影像標註耗時且成本高昂,在臨床上亦常難以取得足量的標註資料使用。針對此挑戰,加州大學聖地亞哥電機與計算機工程團隊(Department of Electrical and Computer Engineering at the University of California San Diego)開發了一種新AI工具「GenSeg」,能在資料極為稀少的情況下學會辨識醫學影像中病灶與異常部位,大幅降低訓練所需的資料量。此套工具的特色,在於能從現有醫學影像資料中產生擬真的合成影像(Realistic synthetic images),再與實際影像結合訓練AI模型,有效補足資料不足並強化訓練效果。這項技術僅需傳統方法1/20的資料量,就能達到甚至超越既有模型的表現。研究團隊已在皮膚病變、乳腺超音波、胎盤血管等多項臨床應用中驗證有效性。研究團隊未來將持續擴展工具功能,並結合臨床醫師的專業回饋來優化訓練過程,讓系統更貼近實際醫療環境。
2025/08/01
https://techxplore.com/news/2025-08-ai-tool-medical-images.html
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黃士庭