科大研發人工智能大模型MOME　夥拍逾十間醫院開展試驗

香港科技大學（科大）工學院研究團隊成功研發一款名為MOME的人工智能（AI）大模型，利用全國規模最大的多參數磁力共振成像（mpMRI）數據建構，能夠準確區分良性及惡性腫瘤，準確度媲美擁有五年以上經驗的放射科醫生。團隊正與深圳市人民醫院、廣州市第一人民醫院、雲南省腫瘤醫院等超過十間醫院及機構合作，展開大規模驗證，以進一步評估系統成效，為投入實際應用做好準備。

中國最大mpMRI數據集

乳癌是全球女性最常見且致命的癌症之一，早期篩查、準確的分子亞型分類，以及對治療反應的預測，對乳癌治療十分關鍵。儘管mpMRI數據能提供豐富的診斷資訊，但對於傳統AI系統而言，整合這些數據的多種成像模態（即磁力共振中不同的成像序列）仍存在不少挑戰，特別是在真實臨床環境中，某些模態或有缺失的情況。

為了應對這些挑戰，科大研究團隊與多家醫療機構合作，構建了目前市場上最大的中國人乳腺多參數磁力共振成像數據集，並設計出一款能夠處理異構輸入的AI大模型。這個名為MOME的模型採用「混合專家框架」，並以「Transformer」深度學習架構為基礎，能夠靈活融合多模態信息，即使在部分成像序列缺失的情況下，依然能維持高穩定性。該模型亦支援分子亞型分類，並預測患者對治療方案的反應。

可避免不必要化驗及預測治療成效

在測試中，MOME對乳癌的診斷準確度達到了擁有五年以上經驗的放射科醫生的水平。該模型能夠準確識別BI-RADS 4類患者中（乳癌風險在2%至95%之間）的良性個案，從而減少此類患者接受穿刺化驗的需要。MOME對預測病人進行前輔助化療的反應亦有出色表現，該治療方案能在手術前縮小腫瘤，提高手術成功率。此外，系統亦能及分辨高侵襲性乳癌亞型，以及需採用專門治療方案的三陰性乳癌。

科大計算機科學及工程學系、化學及生物工程學系兼生命科學部助理教授陳浩教授，為論文通訊作者之一，他表示：「MOME具備高度適應和解釋能力，有潛力納入臨床診療流程，協助醫生提升臨床診斷的可靠性及透明度，也為推動無創及個人化癌症治療方案提供了穩健的框架，充分彰顯AI在醫學影像領域的關鍵角色。隨著AI大模型與成像技術的迅速發展，我們相信在不久將來，MOME此類模型將可進一步支援臨床醫生工作，並提升治療效能。」

本研究由科大智慧醫療實驗室（Smart Lab）、哈佛大學、深圳市人民醫院、中國人民解放軍總醫院以及雲南省腫瘤醫院共同完成。相關研究成果已發表於《自然通訊》期刊，論文標題為《A Large Model for Non-Invasive and Personalized Management of Breast Cancer from Multiparametric MRI》，第一作者為駱路陽博士，他曾為陳教授研究團隊的博士後研究員，現任哈佛大學博士後研究員。