明岐

明岐是由上海交通大学计算机学院LoCCS实验室研发的首个专注于罕见病精准诊断的医学多模态大模型。该系统采用“大模型能力矩阵 + 专家路由协同”的双引擎架构，整合医学影像、病历文本及化验指标等多源数据，为医生提供高精度、可解释的诊断支持。在克罗恩病等消化道罕见病的诊断中，其准确率超过92%，达到甚至超越专科高级医生水平。通过模型蒸馏和量化技术，明岐显著降低了算力需求，实现了低成本、本地化的部署方式，有助于推动医疗资源向基层下沉，提升整体医疗服务的可及性。

主要功能

• 精准诊断：融合影像、病历与化验数据，实现对罕见病如克罗恩病的高精度诊断，准确率超92%。
• 可解释性：提供诊断过程的可视化展示及相似病例对比，增强医生对AI结果的信任。
• 多专家协作：模拟多位专家的诊断逻辑，综合多方意见以提升诊断全面性。
• 本地化部署：通过优化模型结构，实现低算力运行，满足数据安全与隐私保护需求。

技术原理

• 双引擎驱动架构：
  • 大模型能力矩阵：基于大规模预训练模型，提取医疗数据中的关键特征，为罕见病诊断提供基础支撑。
  • 专家路由协同：引入多专家经验，实现多维度诊断思路的融合。
• 多模态深度学习：结合影像、文本与化验数据，利用深度学习方法进行综合分析。
• 透明诊断舱机制：将诊断逻辑可视化，便于医生理解并验证AI推理过程。
• 模型蒸馏与量化：压缩模型规模，降低计算成本，适配低性能硬件环境。

应用场景

• 罕见病精准诊断：提高罕见病的诊断效率与准确性。
• 基层医疗赋能：为基层医疗机构提供高效、经济的诊断工具。
• 教学与科研支持：辅助医学研究与教育，提升诊疗水平。
• 远程医疗服务：拓展远程诊断能力，改善偏远地区医疗条件。
• 医疗数据管理：统一管理多模态医疗数据，便于后续分析与应用。

项目信息

• 项目官网：https://news.sjtu.edu.cn/jdyw/