«`html
Генеративные модели зрение-язык (VLM) в радиологии: практические решения
Генеративные модели зрение-язык (VLM) революционизировали радиологию, автоматизируя интерпретацию медицинских изображений и генерируя подробные отчеты. Эти достижения обещают сократить рабочую нагрузку радиологов и улучшить диагностическую точность. Однако VLM подвержены генерации галлюцинаций — бессмысленного или неправильного текста — что может привести к клиническим ошибкам и увеличению рабочей нагрузки для медицинских специалистов.
Проблема
Основная проблема заключается в тенденции VLM галлюцинировать ссылки на предыдущие обследования в радиологических отчетах. Неправильные ссылки на прошлые изображения могут ввести в заблуждение врачей, осложнить уход за пациентами и потребовать дополнительных усилий по проверке и исправлению со стороны радиологов.
Практическое решение
Исследователи из университетов Гарварда, Института повышения медицинского образования и исследований Джавахарлала и Университета Джонса Хопкинса предложили метод на основе DPO, специально разработанный для подавления галлюцинаций ссылок на предыдущие обследования в радиологических отчетах рентгена грудной клетки. Путем настройки модели с использованием DPO команда значительно снизила нежелательные ссылки, сохраняя клиническую точность.
Предложенный метод использует предварительно обученную модель зрение-язык на данных MIMIC-CXR. Архитектура VLM включает в себя визионный кодер, адаптер визионного языка и языковую модель. Точки зрения преобразуют входные изображения в визуальные токены, которые адаптер отображает в языковое пространство. Эти токены обрабатываются через языковую модель, которая генерирует отчет рентгена грудной клетки.
Процесс настройки включает создание наборов данных предпочтений, где предпочтительные ответы избегают ссылок на предыдущие обследования, а непредпочтительные включают такие ссылки. Эти наборы данных обучают модель с взвешенными потерями DPO, подчеркивая подавление галлюцинаций. Производительность настроенных моделей оценивалась с использованием нескольких метрик.
Заключение
Исследование демонстрирует, что DPO может эффективно подавлять галлюцинации в генерации радиологических отчетов, сохраняя клиническую точность. Этот подход предлагает практическое и эффективное решение для улучшения надежности AI-сгенерированных медицинских отчетов, в конечном итоге улучшая уход за пациентами и снижая нагрузку на радиологов.
Проверьте статью. Все заслуги за это исследование принадлежат его исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI-ассистент в продажах поможет вам отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
