清华长庚眼科中心黄天荫团队在眼科AI基础模型泛化方面取得新进展

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清华大学团队发表重要研究：基础模型在医疗AI领域的泛化能力受限

清华大学医学院黄天荫教授团队与多家机构合作，近期在《新英格兰医学杂志—人工智能》（NEJM AI）发表研究，揭示了基础模型（Foundation Model）在医疗人工智能应用中的泛化能力局限性。该研究基于亚洲人群数据，对基础模型的跨群体适用性进行了深入评估。

研究发现，基础模型与传统模型在泛化能力方面面临类似挑战，尤其在数据多样性方面存在不足。以青光眼诊断、冠心病诊断和脑卒中风险预测为例，研究团队比较了基于大规模视网膜图像预训练的RETFound基础模型和传统的Vision Transformer模型在亚洲人群数据上的表现（如下图所示）。

原理示意

结果显示，当使用完整数据集微调时，RETFound的性能并未显著优于传统Vision Transformer模型；即使在数据量较少的情况下，RETFound的优势也微不足道，缺乏统计学显著性。

研究强调，要充分发挥基础模型在特定人群和场景中的效用，需要更丰富、更具多样性的训练数据。 如果缺乏多样化数据集的训练和广泛的临床环境测试，基础模型的泛化能力和适用性将受到严重限制。

该研究由黄天荫教授团队牵头，王亚星副教授、北京航空航天大学王晓飞教授、新加坡国立大学覃宇宗教授等担任共同通讯作者，并得到英国伦敦大学学院团队的协助。研究成果突显了全球合作在提升医学基础模型普适性和公平性方面的关键作用，为推动医疗人工智能的智能化和精准化发展提供了重要参考。 文章来源：清华大学

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