最近、Microsoft Research Instituteは、臨床放射線報告の生成の効率を改善することを目的とした小さなマルチモーダルモデルであるLlava-Radを共同で発売しました。このモデルの出現は、医療画像処理技術の進歩をマークするだけでなく、放射線学の適用に新しい可能性を提供します。
生物医学の分野では、大規模な基本モデルに基づいた研究により良い見通しが示されていますが、効率を改善しながら、小さなマルチモーダルモデルはリソースの要件とパフォーマンスに依然として課題に直面しています。 Llava-Radモデルは、モジュラートレーニングを通じてパフォーマンスのブレークスルーを実現し、胸部X線画像に焦点を当て、Chexpromptメトリックを起動して評価の問題を解決します。
Llava-Radのリリースは、間違いなく臨床環境での基本モデルの適用を促進し、放射線学的報告の生成に効率的で軽量のソリューションを提供します。
プロジェクトアドレス：https：//github.com/microsoft/llava-med
キーポイント：
Llava-Radは、Microsoftの研究チームによって開始された小さなマルチモーダルモデルであり、放射線レポートの生成に焦点を当てています。
このモデルは、効率的で優れたパフォーマンスを実現するために、697,435の胸部X線画像とレポートでトレーニングされています。
Chexpromptは、臨床応用の評価問題を解決するのに役立つサポート自動スコアリングインジケーターです。
要するに、Llava-Radの発売は、医療イメージング処理に対する新しい希望をもたらします。