香港中文大学发布VisionFM人工智能模型，助力眼科疾病精准诊断

香港中文大学（CUHK）的研究团队最近利用了一款名为“VisionFM”的人工智能工具，该工具能够根据脑部扫描数据来预测个体的认知能力，并且已在《NEJM AI》期刊上发表了相关研究成果。

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VisionFM工具的创新之处在于其预测能力。据了解，研究团队在长达12个月的时间内，持续对参与者的脑部活动进行监测，旨在通过分析脑部活动的模式来预测认知功能，甚至可以识别出早期认知障碍的迹象。同时，它也为预测相关疾病（如阿尔茨海默病）的发生提供了新的视角。VisionFM的开发得到了RETFound的资助。香港中文大学表示，VisionFM的诞生标志着在利用人工智能技术来理解大脑功能方面迈出了重要一步，有望为早期诊断和干预认知障碍开辟新途径。

这项研究的重要性在于，它展示了利用人工智能技术来分析脑部数据并预测个体认知能力的可能性。未来，这项技术有望被应用于识别具有潜在认知风险的人群，从而实现更早期的干预和治疗。

此外，该研究团队还积极推动香港中文大学人工智能研究院（CAIR）与Meta Platforms合作开发的Llama2大型语言模型在医疗领域的应用，旨在构建一个开放且可信赖的医疗人工智能生态系统，为科研人员提供更多便利和资源。

总而言之，VisionFM工具的出现为认知能力预测领域带来了新的突破，它为研究者们提供了一种更有效的方法来理解大脑功能，并为相关疾病的早期诊断和干预提供了新的可能性。 这不仅有助于提高诊断效率，也为未来的治疗方案提供了更多可能性。