全新AI系統LILAC高效精準分析醫學影像變化

在醫學領域，影像數據的分析一直是一個複雜而繁瑣的過程。最近，威爾康奈爾醫學院的研究人員開發出了一種名為LILAC（基於學習的縱向影像變化推斷）的全新人工智能係統，能夠高效、準確地分析和檢測隨時間變化的醫學影像。這項研究於2月20日發表於《美國國家科學院院刊》，並展示了LILAC 在多個醫學場景中的廣泛應用潛力。

傳統的醫學影像分析方法往往需要大量的定制和預處理。以腦部MRI 數據為例，研究人員通常需要花費大量時間對圖像進行調整和修正，以便專注於某個特定的區域，甚至需要消除不同角度、尺寸差異等影響。而LILAC 系統則極大簡化了這一過程，自動執行這些複雜的預處理步驟，從而使得研究人員能夠更輕鬆地進行長時間序列的圖像分析。

LILAC 的靈活性體現在其對多種醫學影像的適應能力上。研究團隊通過數百組體外受精胚胎的顯微鏡圖像訓練LILAC，測試其在隨機圖像對中判斷時間順序的能力。結果顯示，LILAC 的準確率高達99%。在其他實驗中，該系統同樣成功地檢測出傷口癒合的差異和老年人腦部的變化，並能準確預測認知評分。

研究的首席設計師金希鐘博士表示，LILAC 的目標是為那些尚不完全了解研究過程的情況提供支持，尤其是在個體間存在很大變異的情況下。這種技術不僅適用於當前的影像數據，還能夠靈活應對未來未知的變化。

目前，研究團隊計劃將LILAC 應用於現實世界中的臨床場景，特別是通過MRI 掃描預測前列腺癌患者的治療反應。這一創新系統的推出，無疑為醫學影像分析帶來了新的希望與可能性。