哈佛医学院团队全面综述GenMI进展与挑战

AI快讯3周前发布 niko
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生成式医学图像解释(GenMI)助力医学影像报告自动化在医学领域,准确解读医学图像并生成报告对患者护理至关重要,却给临床专家带来重负。GenMI领域的发展带来自动化契机。哈佛医学院研究团队于权威期刊Nature发文,全面探讨开发从图像生成医学报告的AI系统的进展与挑战。

GenMI在临床中的优势尽显多数现有AI方案侧重医学影像单一任务,GenMI潜力巨大,可实现多科室权威报告快速撰写等。医疗报告生成框架由视觉编码器和语言解码器构成,近年来基于此不断创新,GenMI方法借助视觉语言模型(VLM)可产生更准确报告并处理多模态数据。协助临床医生和患者可通过部署AI住院实习医师和符合人类偏好两个范例,临床医生有3种途径与AI系统协作。

GenMI仍面临四大挑战研究团队指出,GenMI要发挥优势需应对挑战。一是基准和评估指标,需开展评估研究并确保安全监管;二是临床医生和患者过度依赖问题,要明确AI系统局限性;三是有偏差的数据集和模型,需更优质数据集;四是新的模式和新的科室,应用有限且获取大规模多模态数据集成本高。自动生成医疗报告前景广阔,制定公开基准、持续临床合作和谨慎模型验证很关键。

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