Kürzlich hat das Microsoft Research Institute gemeinsam Llava-Rad eingeführt, ein kleines multimodales Modell, das auf die Verbesserung der Effizienz der Erzeugung klinischer radiologischer Berichte soll. Das Aufkommen dieses Modells markiert nicht nur die Weiterentwicklung der medizinischen Bildverarbeitungstechnologie, sondern bietet auch neue Möglichkeiten für die Anwendung der Radiologie.
Auf dem Gebiet der biomedizinischen Wissenschaft haben Forschungen, die auf großen Basismodellen basieren, gute Aussichten gezeigt. Bei der Verbesserung der Effizienz stehen kleine multimodale Modelle jedoch immer noch Herausforderungen in Bezug auf die Ressourcenanforderungen und -leistung. Das LLAVA-Rad-Modell erzielt durch modulares Training einen Leistungsbrett und konzentriert sich auf Röntgenbilder in Brust und startet Chexprompt-Metriken, um die Bewertungsprobleme zu lösen.
Die Freisetzung von Llava-Rad fördert zweifellos die Anwendung von Basismodellen in klinischen Umgebungen und bietet eine effiziente und leichte Lösung für die Erzeugung von radiologischen Berichten.
Projektadresse: https://github.com/microsoft/llava-med
Schlüsselpunkte:
LLAVA-Rad ist ein kleines multimodales Modell, das vom Forschungsteam von Microsoft gestartet wurde und sich auf die Erzeugung radiologischer Berichte konzentriert.
Das Modell wurde auf 697.435 Röntgenbildern und Berichten aus der Brust geschult, um eine effiziente und überlegene Leistung zu erzielen.
Chexprompt ist ein unterstützender automatischer Bewertungsindikator, um die Bewertungsprobleme in klinischen Anwendungen zu lösen.
Kurz gesagt, der Start von Llava-Rad bringt neue Hoffnung für die medizinische Bildgebungsverarbeitung.