美国NIH：影像+多模态AI精准医学
人工智能赋能精准医学：影像与多模态数据整合（PRIMED‑AI）
项目概况
#美国国立卫生研究院 #NIH共同基金 #精准医学 #临床影像 #多模态数据 #临床决策支持 #CDS工具 #产学研合作 #AI模型验证
示意图展示图像数据（如光学图像、放射学与病理学图像）与非图像数据（如检验结果、病历记录、生活方式相关因素）如何结合人工智能（AI）工具，优化临床决策，辅助医生制定个体化治疗方案
美国国立卫生研究院共同基金设立的「AI驱动精准医学：影像与多模态数据整合（PRIMED‑AI）」项目，将临床影像与其他类型健康数据（即「多模态数据」）相结合，研发创新的AI临床决策支持（CDS）工具，落地新型精准医学策略。
临床决策支持工具旨在调取各类医学数据，包括影像及其他健康指标，帮助医疗从业者做出可靠的患者诊疗决策。该类工具提供循证、针对患者个体的建议，助力临床医师更高效、更全面地开展诊疗；其参考的数据量远超医师单次接诊可查阅的范围。最终，临床决策支持工具能够改善患者预后，提升医疗服务质量。
AI正在革新临床决策支持工具的研发。性能不断提升的AI算法，为个体层面快速整合海量患者数据（包含临床影像）创造新机遇。上述技术进步有望让临床决策支持工具稳定性更强、准确度更高，个体化程度进一步提升。尽管临床影像在预测、诊断、治疗及预后评估中起到关键作用，但在研发AI驱动的临床决策支持工具过程中，将影像与其他健康数据融合仍存在诸多挑战。
PRIMED‑AI项目将支持创新、可靠且具备成本效益的AI临床决策支持工具的开发与落地。该类工具融合临床影像与其他健康数据，改善各类疾病患者的诊疗效果。该目标的实现将变革精准医学的实施模式，大幅提升美国民众的健康水平。
PRIMED‑AI项目围绕４大基础模块开展：
❶ 融合影像数据与非影像数据；
❷ 开发AI工具；
❸ 在临床场景部署上述工具；
❹ 在科研人员、临床医师与患者之间建立信任，推进多方协作。项目将联合多方主体开展下述工作：
通过支持构建高级AI模型，直接针对尚未被满足的特定临床需求，辅助个体患者的临床决策。
加快基于影像的AI多模态临床决策支持工具向实际临床应用转化。
推动产学研合作，开发可利用多类数据的AI技术，提升新型AI算法的商业化潜力。
建立验证框架，对PRIMED‑AI项目体系内外开发的AI模型整体可靠性开展严谨、中立的评估。
支持关键领域软件工具开发，同时建立标准化流程，服务这一新兴领域。
促进PRIMED‑AI项目范畴内医生、科研人员与患者之间的沟通交流。
设立后勤保障中心，通过行政支持、评估支持，以及推进战略推广与多方对接，最大化项目实施成效。
PRIMED‑AI现已开放５项资助申请通道！
详细总结
思维导图
PRIMED‑AI项目
参考
Precision Medicine with AI: Integrating Imaging with Multimodal Data (PRIMED-AI)
https://commonfund.nih.gov/primed-ai
注：AI辅助创作，如有不当欢迎指出。内容仅供参考，不构成任何建议。