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科学家开发医学年夜模子以助力诊断与常识同享
日期:2023-09-01 来历:本站 供稿:规划协调处 作者:治理员 种别:译文
医学范畴缺少公然可用的标注医学图象,这是计较研究及教诲立异的一年夜障碍。与此同时,很多去标识化的图象及富厚的常识被临床大夫于医学Twitter等大众平台上分享。 近日,发表于《NatureMedicine》上的一篇题为“A visual–language foundation model for pathology image analysisusing medical Twitter”的文章中,斯坦福年夜学研究团队开发了基在视觉及语言的医学年夜模子,以助力医学诊断与常识同享。 于该论文中,研究职员构建了一个名为OpenPath的年夜型数据集,此中包罗208,414张病理图象,每一张图象都与天然语言描写相配对于。经由过程开病发理语言-图象预练习(PLIP)模子,研究职员充实展示了这一资源的价值。PLIP是一种多模态人工智能模子,可以或许理解图象及文本,它是基在OpenPath数据集举行练习的,PLIP于对于四个外部数据集举行新病理图象分类时体现精彩,利用户可以或许经由过程图象或者天然语言搜刮检索相似的病例,极年夜地促成了常识同享。该研究注解,公然同享的医学信息是一个名贵的资源,可以用在开发医学人工智能,晋升诊断、常识同享及永汉镇云顶集团-教诲程度。 注:此研究结果摘自《NatureMedicine》,文章内容不代表本网站不雅点及态度,仅供参考。-永汉镇云顶集团-