Forscher der Mohamed bin Zayed University haben ein bahnbrechendes Modell der künstlichen Intelligenz namens BiMediX2 entwickelt, das in der Lage ist, medizinische Bilder zweisprachig auf Englisch und Arabisch zu verstehen und zu interpretieren. Dieses Forschungsergebnis ist ein Meilenstein auf dem Gebiet der medizinischen Bildanalyse, insbesondere bei der Verarbeitung arabischer medizinischer Bilder, weist erhebliche Vorteile auf und übertrifft in seiner Genauigkeit die bestehenden Technologien bei weitem. BiMediX2 ist nicht nur in der Lage, mehrere Arten medizinischer Bilder, wie z. B. Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und Mikroskopiebilder, zu verarbeiten und detaillierte Beschreibungen bereitzustellen, sondern kann auch verschiedene Fragen zum Bildinhalt beantworten und so die medizinische Diagnose erheblich unterstützen Forschung.
Eine von Forschern der Mohamed bin Zayed University geleitete Studie hat ein künstliches Intelligenzmodell namens BiMediX2 auf den Markt gebracht, ein System, das Informationen in medizinischen Bildern verstehen und interpretieren kann und zweisprachige Englisch- und Arabischanalysen unterstützt, die besonders gut bei der Verarbeitung arabischer Inhalte funktionieren.
BiMediX2 ist das erste künstliche Intelligenzsystem, das medizinische Bilder auf Englisch und Arabisch analysieren und beschreiben kann. Das System kann eine Vielzahl medizinischer Bilder, darunter Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und Mikroskopiebilder, verarbeiten und detaillierte Beschreibungen liefern sowie Fragen zum Bildinhalt beantworten. Dieses Modell verbessert nicht nur die Genauigkeit der Übersetzung beim Verständnis medizinischer Bilder, sondern verbessert auch die Verarbeitungsmöglichkeiten für Arabisch erheblich.
Dem technischen Bericht zufolge schnitt BiMediX2 in Vergleichstests mit vorhandenen Technologien gut ab und verbesserte den Übersetzungseffekt englischer Inhalte um 9 % und den Übersetzungseffekt arabischer Inhalte um 20 %. Hinter dieser Leistung steht die umfangreiche Schulung des Teams anhand von 1,6 Millionen medizinischen Text- und Bilddaten, die eine genaue Konvertierung zwischen den beiden Sprachen gewährleistet.
Die hervorragende Leistung von BiMediX2 ist auf die Innovation der zugrunde liegenden Architektur zurückzuführen. Das System basiert auf der Llama3.1-Architektur und GPT-4o und ist speziell für den medizinischen Bereich optimiert. Durch die Kombination mit Vision Encoder und Meta Llama3.1 ermöglicht BiMediX2 eine nahtlose zweisprachige medizinische Bildanalyse. In Tests übertraf es GPT-4o bei der Identifizierung falscher medizinischer Informationen.
Obwohl die Leistung von BiMediX2 ermutigend ist, betonen die Forscher, dass das System noch auf Forschungszwecke beschränkt ist und noch nicht in die klinische Anwendung gelangt ist. Wie alle Systeme der künstlichen Intelligenz kann BiMediX2 Fehler machen oder ungenaue Informationen generieren. Daher hat das Forschungsteam das Modell auf Hugging Face veröffentlicht und einen zweisprachigen Benchmark namens BiMed-MBench gestartet, um die Leistung ähnlicher Systeme zu testen.
BiMediX2 ist eine wichtige Innovation im Bereich der medizinischen Bildanalyse, insbesondere bei der Verarbeitung zweisprachiger medizinischer Bilder und deren Übersetzung. Obwohl es noch nicht klinisch angewendet wurde, eröffnen die Forschungsergebnisse dieses Systems effizientere und genauere Anwendungsaussichten für künstliche Intelligenz in der medizinischen Industrie.
Das Aufkommen von BiMediX2 stellt einen großen Fortschritt auf dem Gebiet der medizinischen Bildanalyse dar und seine zweisprachigen Fähigkeiten und seine hohe Genauigkeit sollen die medizinische Diagnose und die interkulturelle medizinische Kommunikation erheblich verbessern. Obwohl es sich noch im Forschungsstadium befindet, sind seine zukünftigen Anwendungsaussichten vielfältig und es lohnt sich, auf seine weitere Entwicklung und Verbesserung in der klinischen Praxis zu blicken.