최근 Microsoft Research Institute는 임상 방사선 보고서 생성의 효율성을 향상시키기위한 작은 멀티 모드 모델 인 Llava-Rad를 공동으로 시작했습니다. 이 모델의 출현은 의료 이미지 처리 기술의 발전을 나타내는 것뿐만 아니라 방사선의 적용을위한 새로운 가능성을 제공합니다.
생의학 과학 분야에서, 대규모 기본 모델을 기반으로 한 연구는 좋은 전망을 보여 주었지만 효율성을 향상 시키지만 작은 멀티 모달 모델은 여전히 자원 요구 사항과 성능에 어려움을 겪고 있습니다. Llava-Rad 모델은 모듈 식 교육을 통해 성능 혁신을 달성하고 흉부 X- 레이 이미지에 중점을두고 Chexprompt 지표를 시작하여 평가 문제를 해결합니다.
Llava-Rad의 방출은 의심 할 여지없이 임상 환경에서 기본 모델의 적용을 촉진하여 방사선 보고서 생성을위한 효율적이고 가벼운 솔루션을 제공합니다.
프로젝트 주소 : https://github.com/microsoft/llava-med
핵심 사항 :
Llava-Rad는 Microsoft의 연구팀이 시작한 작은 멀티 모달 모델로 방사선 보고서 생성에 중점을 둡니다.
이 모델은 효율적이고 우수한 성능을 달성하기 위해 697,435 개의 흉부 X- 레이 이미지 및 보고서에 대해 교육을 받았습니다.
ChexPrompt는 임상 응용 분야에서 평가 문제를 해결하는 데 도움이되는 자동 스코어링 지표입니다.
요컨대, Llava-Rad의 출시는 의료 영상 처리에 대한 새로운 희망을 가져옵니다.