明岐

明岐 – 上海交大推出的医学多模态大模型，精准诊断罕见病

明岐是上海交通大学计算机学院LoCCS实验室推出的首款精准诊断罕见病的医学多模态大模型。该系统采用“双引擎驱动架构”，结合了“大模型能力矩阵”和“专家路由协同”，能够有效整合医学影像、病历文本和化验指标等多种数据，为医生提供高精度且可解释的诊断支持。在克罗恩病等消化道罕见病的诊断中，明岐的准确率超过92%，超越了许多专科高级医生的水平。同时，明岐还通过模型蒸馏和量化技术显著降低了算力需求，实现了低成本和本地化部署，为解决中国医疗资源不均衡问题开辟了新的途径。

明岐是什么

明岐是上海交通大学计算机学院LoCCS实验室开发的首个针对罕见病的精准诊断医学多模态大模型。它基于“双引擎驱动架构”，整合了医学影像、病历文本和化验指标等多种数据，为医生提供高精度和可解释的诊断支持。在克罗恩病等消化道罕见病的诊断中，其准确率超过92%，超过了很多专科医生的水平。通过模型蒸馏和量化技术，明岐显著降低了算力需求，实现低成本、本地化部署，为解决中国医疗资源不平衡问题带来了新的可能性。

明岐的主要功能

精准诊断：整合多种数据（影像、病历、化验指标），为罕见病（如克罗恩病）提供高达92%以上的诊断准确率。
可解释性：通过可视化诊断过程，提供推理依据及相似病例对比，增强医生的信任感。
多专家协作：模拟多位专家的诊断思路，综合多方意见，提高诊断的全面性和准确性。
本地化部署：通过降低算力需求，实现安全、低成本的本地化运行，以满足数据隐私要求。

明岐的技术原理

双引擎驱动架构：
- 大模型能力矩阵：依托于大规模预训练模型，学量医疗数据中的特征和模式，为罕见病诊断提供坚实的基础能力。
- 专家路由协同：模拟多位专家的诊断思路，将专家的经验和知识融入模型，实现多专家协作的诊断效果。
多模态深度学习：整合医学影像（如CT、MRI、内镜图像等）、病历文本（如病史、症状描述等）和化验指标（如血液、生化指标等）等多模态数据，通过深度学习算法提取关键特征，实现对罕见病的综合诊断。
透明诊断舱机制：将诊断过程中的每一步及推理逻辑可视化，帮助医生了解AI的诊断依据。提供相似病例库对比，帮助医生迅速定位疑似病变区域，增强可解释性。
模型蒸馏与量化：利用模型蒸馏技术将复杂的预训练模型压缩为更小、更高效的版本，降低算力需求，结合量化技术进一步提升模型运行效率，使其能够在低成本硬件设备上高效运行。