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12月17日，北京大学与温州医科大学的研究团队开发了一种名为MINIM的生成式多模态跨器官医学影像基础模型，于12月11日在《自然・医学》杂志上发表。MINIM能根据文本指令生成涵盖CT、X光、磁共振等成像方式的海量高质量医学影像数据，解决了医学AI训练数据不足的问题。研究显示，使用MINIM生成的合成数据，在眼科、胸科、脑科和乳腺科等多个医学任务上的准确率平均提升了12%至17%。MINIM不仅能单独用于训练医学影像大模型，还能与真实数据结合，提高模型的实际应用性能，推动AI在医学和健康领域的广泛应用。
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