«`html
Улучшение точности радиологических исследований с помощью экспертно-интегрированных моделей обработки изображений и языка
Модели обработки изображений и языка, такие как LLaVA-Med, значительно продвинулись, предлагая мультимодальные возможности для анализа биомедицинских изображений и данных, которые могут помочь радиологам. Однако эти модели сталкиваются с вызовами, такими как галлюцинации и неточные ответы, что может привести к потенциальным диагностическим ошибкам. С увеличением рабочей нагрузки в радиологических отделах и ростом выгорания у радиологов, необходимость в инструментах для устранения этих проблем нарастает. Модели обработки изображений и языка могут помочь интерпретировать медицинские изображения и предоставлять естественные языковые ответы, но их проблемы обобщения и удобства использования препятствуют их клиническому применению. Специализированный инструмент «Radiology Assistant» может решить эти проблемы, улучшив составление отчетов и облегчив общение по изображениям и диагнозам.
Продвинутый инструмент для радиологической помощи: D-Rax
Исследователи из Института педиатрической хирургической инновации имени Шейха Зайеда, Университета Джорджа Вашингтона и NVIDIA разработали D-Rax, специализированный инструмент для радиологической помощи. D-Rax улучшает анализ рентгеновских снимков грудной клетки, интегрируя передовые возможности искусственного интеллекта с визуальными возможностями вопросно-ответной системы. Он разработан для облегчения естественного языкового взаимодействия с медицинскими изображениями, улучшая способность радиологов точно идентифицировать и диагностировать состояния. Эта модель использует экспертные прогнозы ИИ для обучения на богатом наборе данных, включая изображения MIMIC-CXR и диагностические результаты. D-Rax направлен на упрощение принятия решений, снижение диагностических ошибок и поддержку радиологов в их повседневных задачах.
Применение мультимодальных ИИ-инструментов в биомедицине
Появление моделей обработки изображений и языка значительно продвинуло развитие мультимодальных инструментов искусственного интеллекта. Например, Flamingo — это ранний пример, интегрирующий обработку изображений и текста через подсказки и многострочное рассуждение. Аналогично, LLaVA объединяет визуальные и текстовые данные, используя мультимодальную архитектуру, вдохновленную CLIP, которая связывает изображения с текстом. BioMedClip является основополагающей моделью обработки изображений и языка в биомедицине для задач, таких как классификация изображений и визуальные вопросно-ответные системы. LLaVA-Med, версия LLaVA, адаптированная для биомедицинских приложений, помогает клиницистам взаимодействовать с медицинскими изображениями, используя разговорный язык. Однако многие из этих моделей сталкиваются с вызовами, такими как галлюцинации и неточности, подчеркивая необходимость специализированных инструментов в радиологии.
Методы обучения экспертной модели D-Rax
Методы данного исследования включают в себя использование и улучшение наборов данных для обучения специализированной модели обработки изображений и языка под названием D-Rax, предназначенной для радиологии. Базовый набор данных включает изображения MIMIC-CXR и пары вопрос-ответ Medical-Diff-VQA, полученные из рентгеновских снимков грудной клетки. Улучшенные данные включают прогнозы экспертных моделей ИИ для состояний, таких как заболевания, демографические данные пациентов и виды рентгеновских снимков. Обучение D-Rax использует мультимодальную архитектуру с языковой моделью Llama2 и предварительно обученным визуальным кодировщиком CLIP. Процесс донастройки интегрирует экспертные прогнозы и данные, следующие инструкциям, для улучшения точности модели и уменьшения галлюцинаций при интерпретации радиологических изображений.
Результаты и практическое применение
Результаты показывают, что интеграция улучшенных инструкций экспертов значительно улучшает производительность D-Rax на определенных радиологических вопросах. Для вопросов о наличии аномалий и их характере, как открытых, так и закрытых, модели, обученные с улучшенными данными, демонстрируют заметные улучшения. Однако производительность остается схожей на базовых и улучшенных данных для вопросов о местонахождении, уровне и типе. Качественные оценки подчеркивают способность D-Rax точно идентифицировать проблемы, такие как плевральный выпот и кардиомегалию. Улучшенные модели также лучше справляются с сложными запросами по сравнению с простыми экспертными моделями, которые ограничены прямолинейными вопросами. Расширенное тестирование на большем наборе данных подтверждает эти результаты и показывает надежность возможностей D-Rax.
Преимущества D-Rax и практическое применение
D-Rax стремится повысить точность и уменьшить ошибки в ответах моделей обработки изображений и языка через специализированный подход к обучению, который интегрирует экспертные прогнозы. Модель достигает более точных и похожих на человеческие выводов, внедряя экспертные знания о болезнях, возрасте, расе и виде рентгеновских снимков в анализ. Использование наборов данных, таких как MIMIC-CXR и Medical-Diff-VQA, обеспечивает уникальные представления домена, уменьшая галлюцинации и улучшая точность ответов на открытые и закрытые вопросы. Такой подход облегчает лучшее диагностическое рассуждение, улучшает коммуникацию между клиницистами, предоставляет более ясную информацию о пациентах и имеет потенциал значительно повысить качество клинической помощи.
Посмотреть статью можно здесь. Вся заслуга за этот исследовательский проект принадлежит его исследователям. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter.
Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему Reddit-сообществу по машинному обучению с более чем 46 тысячами участников.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI-ассистент в продажах помогает клиентам отвечать на вопросы, 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!
«`
