RYVER.AI，合成数据生成领域的创新者，和SEGMED，多样化现实世界医学影像数据的主要提供商，自豪地宣布他们旨在变革医学影像AI领域的合作伙伴关系。双方的目标是开发一个全面的AI模型，该模型将基于真实世界的扫描生成合成数据，以提供更高质量和更广泛范围的医学影像用于训练AI模型。此次合作旨在解决医疗保健AI领域的一个关键缺口，为行业提供构建更准确、可靠和包容性AI系统所需的多样化数据。
在医学AI中，用于训练模型的数据的质量和多样性是决定其效果的关键因素。目前大多数数据集都有限，往往偏向某些人口统计学特征，缺乏全面诊断模型所需的表现力。通过整合RYVER.AI的生成式AI能力与SEGMED庞大的现实世界医学影像数据库，这一合作伙伴关系将扩大训练数据的种类和质量，使开发能够更准确反映临床环境的AI系统成为可能。
为了更好的医学影像AI
此次合作将为医学AI社区提供前所未有的诊断级影像数量，确保开发者能够访问更完整的数据集。RYVER.AI的生成模型将创建填补未充分代表患者群体和医疗条件空白的合成图像，而SEGMED的真实世界数据将使这些模型扎根于临床实践的现实中。这将导致更强大的AI模型的开发，能够更精确地诊断疾病，并涵盖更多样化的人口和医疗条件。这将带来更准确的医学影像工具，帮助放射科医生和其他医疗专业人员更有效地识别疾病，提高更广泛人口和医疗条件下的护理质量。
此次合作的影响不仅限于AI研发，还惠及医疗行业的广泛利益相关者。例如，制药公司将从此次合作中受益匪浅。高质量医学影像的可用性旨在增强真实世界证据（RWE）研究，加快临床试验的速度和效率。通过将真实世界影像数据与AI驱动的洞察相结合，制药公司能够加速新药和疗法的开发，特别是在精准医疗领域。
展望医学AI的未来
RYVER.AI和SEGMED正在开发的模型旨在涵盖广泛的成像模态，从X光和CT扫描到MRI，确保使用这些数据训练的AI模型尽可能具有多面性。该模型不仅将提高诊断准确性，还将有助于减少AI系统的偏见，使医疗保健更加公平和包容，惠及所有患者。
“通过与SEGMED合作，我们正在应对医疗保健AI领域最大的挑战之一：需要高质量、多样化的医学影像数据，”RYVER.AI联合创始人兼首席执行官Jonas Ils表示。“此次合作还将使我们能够推动AI驱动诊断的边界，包括开发可以预测疾病进展和改善早期检测能力的预测模型。”
“我们与RYVER.AI的合作标志着医学影像AI的重大进步。通过结合合成数据和真实世界数据，我们旨在创建更准确和包容性的AI模型，反映患者人群的多样性，”SEGMED联合创始人兼首席执行官Martin Willemink表示。“此次合作旨在改进诊断工具，促进公平医疗，改善全球患者的治疗效果。”
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为了探讨此次合作的影响及其对减少医学AI偏见的意义，RYVER.AI和SEGMED将于11月5日联合举办一场题为“数据进化：用合成数据解决医学AI中的偏见”的网络研讨会。两家公司的专家将与Weill Cornell临床放射学教授、前美国放射学院院长Geraldine McGinty博士一同出席。会议将讨论当前数据集的局限性、数据多样性的重要性以及合成数据生成如何改变医学诊断。点击这里注册，不要错过这次机会。
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