复旦王烁AI医疗新突破：心脏数字孪生与耳畸形AI鉴别系统

复旦王烁AI医疗新突破：心脏数字孪生与耳畸形AI鉴别系统

复旦大学数字医学研究中心的王烁研究员在AI医疗领域取得了重要突破，特别是在多模态医学人工智能（AIM3）领域。他的研究团队利用多模态医学大数据和生成式人工智能技术，成功实现了大规模人群的心脏数字孪生，为心脏疾病的早期预警和精准治疗提供了有力工具。此外，他还研发了新生儿耳畸形鉴别与科普问答插件Fdear，用户只需上传新生儿耳朵的图片，即可快速获得耳畸形的鉴别结果及初步分类。这项技术不仅提高了诊断的精确度，也为患者提供了更多的便利。

心脏数字孪生技术是王烁研究员的重要研究成果之一。这项技术通过多尺度建模，连接分子、细胞和组织的动力学过程，深入揭示钙火花、钙波等核心现象的机制。具体来说，心脏数字孪生技术涵盖了从单细胞膜电位仿真到心脏组织及器官建模的多个层面，能够模拟心脏的生理及病理过程。

这项技术在临床应用中展现出巨大潜力。例如，它能够仿真触发性活动（如EAD和DAD）引发的心律失常，为心律失常的机制研究提供新的视角。同时，该技术还能用于药物心脏毒性评估，通过仿真预测药物可能产生的不良反应，从而优化药物研发流程。此外，心脏数字孪生技术还能生成多模态仿真数据，为医生提供针对心脏疾病的优化治疗建议。

新生儿耳畸形是头面部最常见的出生缺陷，发病率约为15%-20%。然而，由于新生儿耳畸形诊断专业性要求较高，导致很多孩子出生时即便有耳畸形问题，也不易被医生察觉、诊断，不少患儿因此错过了耳模矫形的最佳治疗时间窗口。

王烁研究员利用百度文心大模型强大的自然语言处理和跨模态信息分析的能力，与复旦大学附属眼耳鼻喉科医院整形外科张天宇、傅窈窈主任团队合作，训练新生儿耳畸形识别模型，研发新生儿耳畸形鉴别与科普问答插件——Fdear。用户通过上传新生儿耳朵图片至Fdear，即可得到耳畸形鉴别结果。Fdear既能精准判断耳朵是否存在畸形，还能初步判断属于哪种畸形。

除了提供准确的诊断结果，Fdear还具备基于大模型的互动式问答功能，能够为用户提供关于治疗期、手术期的一系列注意事项。这种创新的医疗模式不仅为需要初步自查的用户提供了便利，将来也可以作为卫生课的教学工具、儿童保健的科普工具等。

王烁研究员的工作展示了AI医疗技术的巨大潜力。随着技术的不断发展和完善，我们可以期待看到更多类似的创新应用在临床实践中落地。AI医疗技术不仅能够提高诊断的准确性和效率，还能为医生提供个性化的治疗建议，最终改善患者的治疗效果。

更重要的是，AI医疗技术有望降低医疗成本，提高医疗服务的可及性。通过自动化和智能化的工具，医生可以更高效地处理大量病例，减少人为错误。同时，患者也能通过像Fdear这样的应用程序获得及时的医疗建议，避免因延误诊断而产生的额外费用。

然而，AI医疗技术的发展也面临着一些挑战。例如，如何确保数据的安全性和隐私性，如何建立可靠的验证机制以确保AI系统的准确性，以及如何在临床实践中实现AI技术的无缝集成。这些问题需要研究人员、医疗机构和政策制定者共同努力，才能推动AI医疗技术的健康发展。

王烁研究员及其团队的工作展示了AI医疗技术的广阔前景。通过不断创新和突破，我们有理由相信，AI将在未来的医疗领域发挥越来越重要的作用，为人类的健康事业带来革命性的变化。