Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Mô hình nền dựa trên hình ảnh tự nhiên cực lớn có vượt trội hơn mô hình võng mạc trong việc phát hiện các bệnh về mắt và hệ thống không?
Created by
Haebom
Tác giả
Qingshan Hou, Yukun Chu, Jocelyn Hui Lin Goh, Ke Zou, Samantha Min Er Yew, Sahana Srinivasan, Meng Wang, Thaddaeus Lo, Xiaofeng Lei, Siegfried K. Wagner, Mark A. Chia, Dawei Yang, Hongyang Jiang, An Ran Ran, Rui Santos, Gabor Mark Somfai, Juan Helen Chu, Haoyu Chen, Qingyu Chen, Carol Y. Cheung, Pearse A. Keane, Yih Chung Tham
Phác thảo
Bài báo này trình bày kết quả của một nghiên cứu về ứng dụng Mô hình Nền tảng (FM) trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là nhãn khoa. Chúng tôi đã so sánh và đánh giá RETFound, một mô hình FM chuyên biệt cho võng mạc, và DINOv2, một mô hình FM thị giác đa năng, cho các nhiệm vụ phát hiện bệnh lý nhãn khoa và dự đoán bệnh lý toàn thân khác nhau. Sau khi tinh chỉnh, chúng tôi đã so sánh hiệu suất sử dụng tám bộ dữ liệu nhãn khoa công khai, Moorfields AlzEye và UK Biobank. DINOv2 vượt trội hơn trong việc phát hiện bệnh lý võng mạc tiểu đường và nhiều bệnh lý nhãn khoa khác, trong khi RETFound vượt trội hơn trong việc dự đoán suy tim, nhồi máu cơ tim và đột quỵ do thiếu máu cục bộ. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn mô hình FM phù hợp cho một nhiệm vụ nhất định.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Chúng tôi đã xác định được điểm mạnh tương đối của FM mục đích chung (DINOv2) và FM chuyên biệt cho miền (RETFound).
◦
Trình bày tính phù hợp của từng FM trong việc chẩn đoán các bệnh về mắt cụ thể và dự đoán các bệnh toàn thân.
◦
ĐIều này cho thấy việc lựa chọn FM phù hợp với đặc điểm nhiệm vụ là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất lâm sàng.
•
Limitations:
◦
Những hạn chế về khả năng khái quát hóa do hạn chế về tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu.
◦
Cần nghiên cứu thêm về các loại FM khác hoặc nhiều thách thức lâm sàng hơn.
◦
Mặc dù sự khác biệt về hiệu suất đối với một số bệnh lý nhất định có thể rất nhỏ, nhưng chúng có thể có ý nghĩa thống kê. Cần phân tích thêm để xác định tính hữu ích lâm sàng.
