图片来源：Miso Information Technology

多模态数据平台企业Miso Information Technology于23日表示，公司已完成用于缓解医疗影像数据短缺问题的HQGAN（High-Quality Quantum GAN，简称HQGAN）开发，并具备相关商业化技术能力。

据介绍，该基于量子计算的医疗影像生成模型项目由Miso Information Technology牵头，联合分堂首尔大学医院You Hyung-won教授等开展产学研合作，并作为江原科技园“江原量子信息通信产业·融合研发支持项目”的一部分推进。

Miso Information Technology表示，HQGAN可生成接近真实患者影像数据的高质量医疗影像。与DCGAN（Deep Convolutional GAN）和WGAN-GP（Wasserstein GAN-Gradient Penalty）相比，该模型在结构一致性、病灶细节呈现和成像质量等方面表现更优。

公司预计，这项技术将有助于提升AI训练精度，降低医疗数据获取成本，并缩短数据构建周期，从而减轻医疗机构引入AI应用的负担。

Miso Information Technology相关人士表示，“AI的性能最终取决于数据质量。”未来，公司将结合量子技术、多模态数据平台与Agentic AI服务能力，支持医疗AI诊断能力提升，并持续增强其在全球数字医疗市场的技术竞争力。

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