AI医疗史上最大跨国合作！百国共建首个全球医学基础模型！
- BioTech
- Sep 14
- 3 min read
在AI医疗的发展史上，这一刻无疑值得被高亮!
2025年，一个由100多个研究小组、覆盖65个国家的全球研究联盟正式宣布：他们将利用 1亿张眼底图像，打造首个真正“全球代表性”的医疗人工智能基础模型——Global RETFound。
🌍 从伦敦到新加坡，从亚洲到非洲：全球规模空前
这不是某一家科技公司的闭门实验，而是由 新加坡国立大学（NUS Medicine）、伦敦大学学院（UCL）、Moorfields眼科医院、以及 香港中文大学（CUHK） 共同牵头的国际合作。
他们的目标非常清晰：把过去零散的、局限在单一地区的数据，升级为跨越 非洲、中东、南美、东南亚、西太平洋、欧洲 等多个区域的全球性数据集。
过去，AI医疗模型往往被诟病“只适用于少数群体”。比如基于欧美人群训练的模型，在亚洲或非洲患者身上可能效果打折。这一次，研究人员希望用前所未有的全球视野，彻底改变这种局面。
🔑 为什么要用“眼底照片”？
有人可能会问：为什么是眼睛？答案是——眼底图像不仅能反映眼科疾病，如糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑变性，还能揭示心血管疾病等全身性疾病风险。它就像一面“小镜子”，能折射出全身健康状况。
这也是为什么RETFound在2023年首次亮相时，就让全球医学界眼前一亮。而这次升级版的“Global RETFound”，规模是当年的 60倍。
⚙️ 创新机制：双管齐下，解决数据隐私难题
医疗AI领域最大的问题之一，就是数据隐私和安全。不同国家有不同的法律，数据也不能轻易跨境流动。
Global RETFound提出了一个“双管齐下”的框架：
本地模型微调：研究团队可以在本地训练生成式AI模型，只共享模型权重，不共享患者原始数据。
安全数据共享：对于缺乏本地GPU或技术条件的机构，可以通过安全通道共享已去标识化的数据。
这样一来，无论研究机构的资源多少，都能参与进来。正如伦敦大学学院的AI教授 Pearse Keane 所说：
“这种方法让无论大小的研究小组都能加入，并在确保安全的前提下生成多样化的全球数据集。”
👩⚕️ 全球公平：AI医疗的“普惠时刻”
香港中文大学的 Carol Cheung教授 强调，这项计划不仅是一次科研突破，更是一次全球医疗公平的探索。
通过打造一个真正多样化的AI基础模型，未来的AI工具可以更好地适应不同国家和人群的临床需求，而不会因为“训练数据缺乏代表性”而导致误判或偏见。
换句话说，AI医疗第一次真正向“普惠化”迈进。
📊 模型应用：从眼科到全身疾病
根据项目负责人 谭博士 的介绍，Global RETFound模型未来将在多个疾病方向上发挥作用：
糖尿病视网膜病变
青光眼
年龄相关性黄斑变性
心血管疾病
更令人振奋的是，这个模型将以知识共享许可的方式免费开放，用于全球非商业研究。这意味着世界各地的科研人员，都能基于它开发适合本地需求的AI工具，而无需从零开始。
🎯 总结
Global RETFound不是单纯的技术升级，而是一次真正的 全球合作范式。它让我们看到：
AI医疗可以更公平，不局限于某一类人群；
全球科研可以通过创新机制突破数据壁垒；
医疗AI的未来，不只是精准和高效，更是普惠和包容。
这一次，AI医疗的未来，真的向全人类打开了一扇窗。
原文链接:First global medical AI foundation model drives 100-country research collaboration (medicalxpress.com)
版权声明：本文仅用于信息分享，版权归原作者与媒体所有。如有侵权，请联系删除!
获取独家内容，解锁更多行业洞察！
如果您希望进一步了解并获取关于全球投资如何助力中国医工创新的深度内容，欢迎加入我们的会员计划！我们将持续更新更多专属资源！
加入百欧太克会员，获取全球医疗资源！
获取最新医疗科技投资趋势报告
免费参与线上线下创新医疗讲座
了解一手政策、法规解读与市场准入指南
与全球医疗创新机构实现对接与合作
Comments