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科學(xué)家開發(fā)醫(yī)學(xué)大模型以助力診斷與知識共享

醫(yī)學(xué)領(lǐng)域缺乏公開可用的標(biāo)注醫(yī)學(xué)圖像,這是計(jì)算研究和教育創(chuàng)新的一大障礙。與此同時(shí),許多去標(biāo)識化的圖像和豐富的知識被臨床醫(yī)生在醫(yī)學(xué)Twitter等公共平臺(tái)上分享。


近日,發(fā)表在《Nature Medicine》上的一篇題為“A visual–language foundation model for pathology image analysis using medical Twitter”的文章中,斯坦福大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了基于視覺和語言的醫(yī)學(xué)大模型,以助力醫(yī)學(xué)診斷與知識共享。


在該論文中,研究人員構(gòu)建了一個(gè)名為OpenPath的大型數(shù)據(jù)集,其中包含208,414張病理圖像,每張圖像都與自然語言描述相配對。通過開發(fā)病理語言-圖像預(yù)訓(xùn)練(PLIP)模型,研究人員充分展示了這一資源的價(jià)值。PLIP是一種多模態(tài)人工智能模型,能夠理解圖像和文本,它是基于OpenPath數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的,PLIP在對四個(gè)外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行新病理圖像分類時(shí)表現(xiàn)出色,使用戶能夠通過圖像或自然語言搜索檢索相似的病例,極大地促進(jìn)了知識共享。該研究表明,公開共享的醫(yī)學(xué)信息是一個(gè)寶貴的資源,可以用于開發(fā)醫(yī)學(xué)人工智能,提升診斷、知識共享和教育水平。


注:此研究成果摘自《Nature Medicine》,文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場,僅供參考。


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2024-2030年中國醫(yī)療O2O行業(yè)市場競爭現(xiàn)狀及發(fā)展前景研判報(bào)告
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《2024-2030年中國醫(yī)療O2O行業(yè)市場競爭現(xiàn)狀及發(fā)展前景研判報(bào)告》共十章,包含中國醫(yī)療O2O行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)布局案例研究,中國醫(yī)療O2O市場前景預(yù)測及發(fā)展趨勢預(yù)判,中國醫(yī)療O2O投資戰(zhàn)略規(guī)劃策略及建議等內(nèi)容。

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