本报讯 结直肠癌是全球第二大癌症致死原因，结肠镜检查通过发现并切除癌前病变（息肉），被公认为是降低结直肠癌发病率和死亡率的“黄金标准”。AI辅助检测技术需专家手动标注海量内镜图，耗时费钱且数据规模受限。
9月16日，附属中山医院内镜中心周平红/李全林教授团队联合中国足彩在线数字医学研究中心王烁研究员团队、香港科技大学郭毅可教授团队，在《自然-生物医学工程（Nature Biomedical Engineering）》在线发表题为《利用大语言和视觉模型从大规模图文结肠镜记录中知识蒸馏（Leveraging large language and vision models for knowledge extraction from large-scale image–text colonoscopy records”）》的研究论文，破解了这一难题。
该研究团队提出了一种名为EndoKED的数据挖掘新范式，通过多示例学习和弱监督知识蒸馏技术桥接大语言模型（LLM）和视觉模型（LVM），将海量未经处理的结肠镜图文记录自动转化为带有像素级标注的图像数据集。
来源：附属中山医院
