随着基础模型在自然语言处理及计算机视觉等领域的突破性进展，大模型在疾病诊断、治疗规划等关键医疗任务中展现出应用潜力。基础模型通过自监督学习、多模态融合、适应性调整等策略，显著提升泛化能力的同时，有效减轻对大量标注数据的依赖。
    上海影禾医脉智能科技有限公司（以下简称“影禾医脉”）日前发布自主研发的“影禾觅芽”医学影像基座模型，为医学影像AI领域发展注入动力。
    据了解，该模型基于大规模标准数据集，进行多模态、多部位组合的自监督训练，具备全影像级别的特征提取能力，能够对不同模态（如CT、MR等）、不同部位的医学影像进行有效分析，提取关键特征，为后续的诊断、治疗等任务提供重要依据。
    自2020年成立以来，影禾医脉便致力于搭建国家级标准的医学影像数据共享平台，专注于医疗影像AI集成与研发，持续为影像医生提供基于AI和统计学手段的医学影像辅助工具以及医疗影像AI自研工具。
    此次发布的“影禾觅芽”，将在实现医学影像数据的高效处理、跨平台共享以及利用AI辅助临床诊疗决策等方面进一步发挥积极作用，促进医疗信息互联互通互认，推动AI影像应用落地，助力医疗行业的数字化、智能化转型。
    据了解，“影禾觅芽”医学影像基座模型算法已通过网信办算法备案，在算法合规性、安全性以及可靠性等方面均达到严格标准，为“影禾觅芽”的未来发展提供坚实保障。
    影禾医脉表示，将以“影禾觅芽”医学影像基座模型为基石，加速推动AI产品在全国各级医院的落地应用，让人工智能与各个临床实际医疗场景有机融合，持续引领医学影像AI技术创新发展。