«`html
Продвинутые решения искусственного интеллекта (ИИ) в радиологии
Проблемы и практические решения
Модели глубокого обучения, такие как LLaVA-Med, значительно продвинулись, предлагая мультимодальные возможности для анализа биомедицинских изображений и данных, что может помочь радиологам. Однако эти модели сталкиваются с вызовами, такими как галлюцинации и неточности в ответах, что может привести к потенциальным ошибкам диагностики. В условиях увеличенной загруженности отделов радиологии и выгорания радиологов необходимы инструменты для устранения этих проблем. Модели глубокого обучения могут помочь в интерпретации медицинских изображений и предоставлении ответов на естественном языке, но их проблемы с обобщением и удобством использования препятствуют их клиническому внедрению. Специализированный инструмент «Radiology Assistant» может решить эти проблемы, улучшая написание отчетов и облегчая общение о изображениях и диагнозах.
Исследователи из Института педиатрической хирургической инновации имени Шейха Зайеда, Университета Джорджа Вашингтона и NVIDIA разработали специализированный инструмент D-Rax для радиологической помощи. D-Rax улучшает анализ рентгеновских снимков грудной клетки, интегрируя передовые технологии искусственного интеллекта с возможностями визуального вопросно-ответного взаимодействия. Он разработан для облегчения общения на естественном языке с медицинскими изображениями, улучшая способность радиологов точно идентифицировать и диагностировать состояния. Модель использует предсказания экспертных моделей искусственного интеллекта для обучения на обширных наборах 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.
Появление моделей глубокого обучения значительно продвинуло развитие мультимодальных инструментов искусственного интеллекта. Примером является Flamingo, который интегрирует обработку изображений и текста с помощью подсказок и многолинейного рассуждения. Аналогично, LLaVA объединяет визуальные и текстовые данные, используя мультимодальную архитектуру, вдохновленную CLIP, которая связывает изображения с текстом. BioMedClip является фундаментальной моделью глубокого обучения в биомедицине для задач, таких как классификация изображений и визуальное вопросно-ответное взаимодействие. 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, что подчеркивает необходимость специализированных инструментов в радиологии.
Методы данного исследования включают использование и улучшение наборов данных для обучения специализированной модели глубокого обучения под названием D-Rax, разработанной 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 предсказания экспертных моделей искусственного интеллекта 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 предсказания экспертов и данные по следованию инструкциям для улучшения точности модели и снижения галлюцинаций при интерпретации радиологических изображений.
Результаты показывают, что интеграция улучшенных инструкций экспертов значительно улучшает производительность D-Rax по определенным радиологическим вопросам. Для вопросов об аномалиях и наличии, как открытых, так и закрытых, модели, обученные на улучшенных данных, показывают заметные улучшения. Однако производительность остается схожей для базовых и улучшенных данных для вопросов о местоположении, уровне и типе. Качественные оценки подчеркивают способность D-Rax правильно идентифицировать проблемы, такие как плевральный выпот и кардиомегалия. Улучшенные модели также лучше справляются с сложными запросами по сравнению с простыми экспертными моделями, которые ограничены прямолинейными вопросами. Расширенное тестирование на более крупном наборе данных подтверждает эти результаты, показывая устойчивость возможностей D-Rax.
D-Rax направлен на улучшение точности и снижение ошибок в ответах моделей глубокого обучения через специализированный подход к обучению, интегрирующий предсказания экспертов. Модель достигает более точных и человекоподобных результатов, внедряя экспертные знания о заболеваниях, возрасте, расе и видах рентгеновских снимков в анализ CXR. Использование наборов данных, таких как MIMIC-CXR и Medical-Diff-VQA, обеспечивает специфические для области знания, снижая галлюцинации и улучшая точность ответов на открытые и закрытые вопросы. Этот подход облегчает лучшее диагностическое рассуждение, улучшает коммуникацию между медицинским персоналом, предоставляет более ясную информацию о пациентах и имеет потенциал значительно повысить качество клинической помощи.
Посмотрите статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит его исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Статья D-Rax: Enhancing Radiologic Precision through Expert-Integrated Vision-Language Models впервые появилась на MarkTechPost.