釜山大学·梁山釜山大学研究团队医疗AI融合创新成果刊登于“NeuroImage”
AI助力罕见疾病精确诊断，准确率达94%
罕见非典型帕金森综合征诊断实用技术
利用人工智能的医疗诊断技术正在为罕见疾病的精准诊断打开新的可能性。釜山大学·梁山釜山大学医院研究团队此次开发的这项尖端技术，即使在数据不足的情况下，诊断准确率最高也能达到94%，备受关注。
釜山大学（校长 Choi Jaewon）信息计算机工学部 Gam Jingyu 教授团队与梁山釜山大学医院脑神经中心 Lee Jaehyuk 教授团队通过共同研究，于26日表示，他们开发出一种即使在数据较少的情况下也能保持高准确度的创新性人工智能诊断技术。
该研究论文被脑影像领域最具权威的国际学术期刊《NeuroImage》录用，将刊登于12月15日刊，并在国际上获得学术价值认可。
据研究团队介绍，表现出与帕金森病类似症状的非典型帕金森综合征是一类罕见神经系统疾病，典型代表包括进行性核上性麻痹和多系统萎缩。由于不同疾病在预后和治疗方法上存在差异，准确诊断至关重要，但在早期阶段症状相似，鉴别诊断十分困难。尤其是对于患病率较低的疾病，可收集到的影像数据有限，现有基于人工智能的技术难以突破这一局限。
为此，釜山大学研究团队开发出一种将少样本学习方法与双曲嵌入（hyperbolic embedding）相结合的人工智能模型，以解决上述问题。
该模型通过整合脑部磁共振成像（MRI）序列，对铁沉积模式进行精细可视化，并反映数据之间的层级关系，即使在数据匮乏的环境中也能展现出优异性能。该技术的诊断准确率最高达到94%，证明其性能明显优于既有技术。
釜山大学 Gam Jingyu 教授表示：“本研究的意义在于，能够将以少量数据实现高诊断准确率的实用型人工智能技术直接应用于医疗现场。尤其是通过医疗与人工智能的融合，有望实现对罕见疾病的精准鉴别诊断，从而为患者提供最优化的治疗方案，预计将作出重要贡献。”
本研究在韩国研究财团优秀新进研究及基础研究室支援项目，以及信息通信企划评价院的人工智能融合创新人才培养项目和生成式人工智能核心高端人才项目的支持下完成。釜山大学 Gam Jingyu 教授与梁山釜山大学医院 Lee Jaehyuk 教授以共同通讯作者身份主导了研究，釜山大学信息融合工学科人工智能专业硕士研究生 Choi Wonjun 作为第一作者参与。
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