เมื่อเร็ว ๆ นี้สถาบันวิจัย Microsoft ร่วมกันเปิดตัว Llava-Rad ซึ่งเป็นแบบจำลองหลายรูปแบบขนาดเล็กที่มุ่งปรับปรุงประสิทธิภาพของการสร้างรายงานรังสีทางคลินิก การถือกำเนิดของรุ่นนี้ไม่เพียง แต่เป็นความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการประมวลผลภาพทางการแพทย์ แต่ยังให้ความเป็นไปได้ใหม่สำหรับการประยุกต์ใช้รังสีวิทยา
ในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวการแพทย์การวิจัยบนพื้นฐานของแบบจำลองพื้นฐานขนาดใหญ่ได้แสดงให้เห็นถึงโอกาสที่ดี แต่ในขณะที่การปรับปรุงประสิทธิภาพแบบจำลองหลายรูปแบบขนาดเล็กยังคงเผชิญกับความท้าทายในความต้องการทรัพยากรและประสิทธิภาพ โมเดล LLAVA-RAD ประสบความสำเร็จในการพัฒนาประสิทธิภาพผ่านการฝึกอบรมแบบแยกส่วนและมุ่งเน้นไปที่ภาพเอ็กซ์เรย์หน้าอกและเปิดตัวตัวชี้วัด ChexPrompt เพื่อแก้ปัญหาการประเมิน
การเปิดตัว Llava-Rad ส่งเสริมการประยุกต์ใช้แบบจำลองพื้นฐานในการตั้งค่าทางคลินิกอย่างไม่ต้องสงสัยให้โซลูชันที่มีประสิทธิภาพและมีน้ำหนักเบาสำหรับการสร้างรายงานรังสี
ที่อยู่โครงการ: https://github.com/microsoft/llava-med
ประเด็นสำคัญ:
Llava-Rad เป็นแบบจำลองหลายรูปแบบที่เปิดตัวโดยทีมวิจัยของ Microsoft โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างรายงานรังสี
โมเดลได้รับการฝึกฝนจากภาพเอ็กซ์เรย์หน้าอก 697,435 ภาพและรายงานเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพและเหนือกว่า
ChexPrompt เป็นตัวบ่งชี้การให้คะแนนอัตโนมัติที่สนับสนุนเพื่อช่วยแก้ปัญหาการประเมินผลในการใช้งานทางคลินิก
ในระยะสั้นการเปิดตัว Llava-Rad นำความหวังใหม่สำหรับการประมวลผลการถ่ายภาพทางการแพทย์