上海交通大学发布“明岐”多模态大模型，破消化道罕见病诊断难题

在“健康中国2030”国家战略和新一轮科技革命的背景下，由上海交通大学主办、上海交通大学计算机学院（网络空间安全学院）、上海交通大学国际与公共事务学院、健康长三角研究院共同承办的“AI赋能精准诊疗创新发展学术会议”于3月29日在上海成功举行。现场来自政府主管部门、医院、科研机构、产业界和媒体的近200位代表参加，上海交通大学、上海申康医院、湘雅三医院、瑞金医院、仁济医院、第一人民医院、玉环第一人民医院等专家，围绕“可信智能·精准诊疗”主题从不同角度展开深入对话。首个可精准诊断罕见病的医学影像多模态大模型矩阵“明岐”正式亮相。

该模型由上海交通大学计算机学院LoCCS实验室的王烁教授领导的科研小组研发，专为解决AI+医疗领域最具挑战性的罕见病精准诊断难题而生，“明岐”采用“大模型能力矩阵 + 专家路由协同”的双引擎驱动架构，在诊断精准度与效率方面实现了跨越式提升。相较以往主要依赖个别专家的冗长诊疗模式，“明岐”凭借高精度、可解释、多专家协作等创新优势，赋能湘雅三医院国家临床重点专科消化内科克罗恩病等罕见病诊断实现跨越式发展，为全球罕见病诊疗带来了一次全面升级。

攻坚罕见病诊疗

罕见病往往病情复杂且临床资源稀缺，患者确诊周期可长达数年之久。“明岐”通过多模态深度学习技术，整合了医学影像、病历文本以及化验指标等数据，为医生在高难度罕见病诊断中提供科学、透明的决策支撑。中南大学湘雅三医院消化内科的专家验证显示，“明岐”在克罗恩病等消化道病种上，诊断准确率超过 92%，超越了专科高级医生水平。业内人士指出，这一突破对缓解大型医院专家资源紧缺、缩短罕见病确诊路径具有里程碑意义。

多模态+可解释，树立AI诊断新标杆

相较传统医疗 AI 常见的“黑箱式”输出，“明岐”首创的“透明诊断舱”机制能将每一个诊断步骤和推理过程可视化呈现，并配合相似病例库对比，实现对疑似病变区域的精准标注以及诊断路径溯源。LoCCS 实验室核心成员孙士锋教授表示：“医生和患者往往最关心的是‘AI 为什么得出这个结论’，可解释性正是获得临床认同的关键，令医生敢于、愿意在真实场景中使用 AI。”

本地化部署，突破高昂算力瓶颈

高算力部署与数据安全问题是医疗 AI 落地的“拦路虎”。为此，“明岐”采用了模型蒸馏和量化技术，将需求从上百万元的 GPU 服务器大幅降至仅需 10 万元左右的一体机便可完成大模型推理。LoCCS 实验室专家贺超翔指出，这一成果让县域及基层医院也能低成本享受专家级诊断系统，并通过本地化部署满足患者数据隐私安全等合规要求。

来自上海交通大学的政策专家指出，“明岐”模式为县域医院或偏远地区提供了在“有限预算、有限算力”条件下的高水平诊断能力，使偏远地区患者不必再长途奔波或耽误治疗。

当“明岐”大模型层层解析克罗恩病患者的肠道内镜影像时，呈现在眼前的是由无数蓝色光点连接成的诊断路径，犹如在黑暗中蜿蜒前行的生命之光。它或许微弱，却为2000万中国罕见病患者带来了新的希望。“明岐”正以前所未有的精准诊疗能力，开启医学AI新时代，让罕见病诊疗迈向更智能、高效和可及的未来。

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