Редактор Downcodes познакомит вас с MMed-RAG, новой мультимодальной поисковой улучшенной системой генерации, целью которой является решение давней проблемы иллюзии фактов в медицинских крупномасштабных визуальных языковых моделях (Med-LVLM), тем самым значительно повышение точности и надежности медицинской диагностики. Ядро MMed-RAG заключается в его уникальном механизме поиска с учетом предметной области и методе адаптивной калибровки, который может интеллектуально выбирать наиболее подходящую модель поиска и контекстную информацию на основе различных типов медицинских изображений, тем самым обеспечивая более эффективный и точный анализ медицинских изображений. Это не только повышает эффективность диагностики, но и снижает риск ошибочной диагностики, открывая новое направление для будущего развития умной медицинской помощи.
В последние годы влияние искусственного интеллекта (ИИ) на медицинскую отрасль становится все более значительным, особенно в диагностике заболеваний и планировании лечения. Разработка медицинских крупномасштабных визуальных языковых моделей (Med-LVLM) открывает новые возможности для реализации более интеллектуальных инструментов медицинской диагностики. Однако в практических приложениях эти модели часто сталкиваются с проблемой, которую нельзя игнорировать, а именно с иллюзией фактов. Это явление может не только привести к неправильным результатам диагностики, но и иметь серьезные последствия для здоровья пациента.
Чтобы решить эту проблему, от которой страдает медицинский ИИ, исследователи разработали новую систему генерации мультимодальных улучшений поиска под названием MMed-RAG. Целью разработки этой системы является повышение фактической точности Med-LVLM, тем самым повышая надежность медицинского диагноза. Самая большая особенность MMed-RAG заключается в том, что он имеет механизм поиска с учетом домена, который позволяет ему работать более эффективно и точно при обработке различных типов медицинских изображений.
В частности, MMed-RAG использует модуль распознавания доменов, который используется для автоматического выбора наиболее подходящей модели поиска на основе входных медицинских изображений. Этот метод адаптивного выбора не только повышает точность поиска, но и гарантирует, что система сможет быстро реагировать на потребности различных медицинских изображений. Например, когда врач загружает радиологическое изображение, система может мгновенно определить, из какого поля это изображение, и выбрать соответствующую модель для анализа.
В дополнение к этому MMed-RAG также представляет метод адаптивной калибровки для интеллектуального выбора количества извлекаемого контекста. В прошлом многие системы извлекали большой объем информации одновременно во время поиска, но эта информация не обязательно была полезна для окончательного диагноза. Благодаря адаптивной калибровке MMed-RAG может выбирать наиболее подходящую контекстную информацию в различных сценариях, тем самым повышая эффективность использования информации.
На основе этой системы MMed-RAG также включает стратегию точной настройки предпочтений на основе RAG. Цель этой стратегии — улучшить кросс-модальную и общую согласованность модели при генерации ответов.
В частности, система разработала несколько пар предпочтений, чтобы побудить модель в полной мере использовать медицинские изображения при генерации ответов. Даже если некоторые ответы верны без изображений, старайтесь избегать их. Таким образом, это не только повышает точность диагностики, но также помогает модели лучше понять полученную контекстную информацию в условиях неопределенности и избежать помех со стороны нерелевантных данных.
Благодаря тестированию на нескольких наборах медицинских данных MMed-RAG показал себя очень хорошо. Исследователи обнаружили, что система повысила фактическую точность в среднем на 43,8% , что значительно повысило надежность медицинского ИИ. Это достижение не только придаёт новый импульс процессу интеллектуализации в области медицины, но и предоставляет эталонные идеи для разработки будущих медицинских диагностических инструментов.
С появлением MMed-RAG мы можем ожидать, что будущий медицинский ИИ сможет более точно обслуживать врачей и пациентов и действительно реализовывать концепцию «умного» здравоохранения.
Документ: https://arxiv.org/html/2410.13085v1.
Вход в проект: https://github.com/richard-peng-xia/MMed-RAG
Выделять:
Система MMed-RAG улучшает возможности обработки различных медицинских изображений за счет механизма поиска с учетом домена.
Метод адаптивной калибровки обеспечивает более точный выбор контекста поиска и более эффективное использование информации.
Результаты экспериментов показывают, что фактическая точность MMed-RAG на нескольких наборах медицинских данных повышается на 43,8%.
Появление MMed-RAG знаменует собой крупный прорыв в точности и надежности медицинского ИИ, указывая направление будущего развития интеллектуальной медицинской помощи. Мы с нетерпением ждем новых подобных результатов исследований, которые принесут пользу большему количеству врачей и пациентов!