Arxiv hàng ngày

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.

VisionUnite: Mô hình nền tảng ngôn ngữ thị giác dành cho nhãn khoa được tăng cường kiến thức lâm sàng

Created by
  • Haebom

Tác giả

Zihan Li, Diping Song, Zefeng Yang, Deming Wang, Fei Li, Xiulan Zhang, Paul E. Kinahan, Yu Qiao

Phác thảo

Bài báo này trình bày VisionUnite, một mô hình mới dựa trên ngôn ngữ hình ảnh được bổ sung kiến thức lâm sàng nhằm cải thiện chẩn đoán nhãn khoa ở những khu vực khó tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe. VisionUnite được đào tạo trước trên 1,24 triệu cặp hình ảnh-văn bản và được tinh chỉnh thêm bằng bộ dữ liệu MMFundus, chứa hơn 290.000 cặp hình ảnh-văn bản đáy mắt chất lượng cao và hơn 890.000 cuộc trò chuyện mô phỏng giữa bác sĩ và bệnh nhân. Kết quả thử nghiệm cho thấy VisionUnite vượt trội hơn các mô hình sinh sản hiện có như GPT-4V và Gemini Pro, đồng thời đạt hiệu suất chẩn đoán tương đương với một bác sĩ nhãn khoa mới vào nghề. Hiệu suất vượt trội của VisionUnite trong nhiều tình huống lâm sàng khác nhau (ví dụ: chẩn đoán đa bệnh mở, tường thuật lâm sàng và tương tác với bệnh nhân) cho thấy tiềm năng của VisionUnite như một công cụ sàng lọc bệnh nhãn khoa sớm và hỗ trợ đào tạo bác sĩ nhãn khoa. Tóm lại, VisionUnite đại diện cho một bước tiến đáng kể trong nhãn khoa với những tác động rộng rãi đến chẩn đoán, giáo dục y khoa và hiểu biết về cơ chế bệnh. Mã nguồn có sẵn trên GitHub.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Nó có thể góp phần cải thiện độ chính xác trong chẩn đoán các bệnh về mắt ở những khu vực có khả năng tiếp cận y tế thấp.
◦
Có thể sử dụng để cải thiện khả năng chẩn đoán của bác sĩ nhãn khoa mới ra trường và tăng hiệu quả đào tạo.
◦
Nó có thể được sử dụng như một công cụ đa năng áp dụng cho nhiều tình huống lâm sàng khác nhau.
◦
Nó có thể góp phần nâng cao hiểu biết về các bệnh về mắt hiếm gặp.
•
Limitations:
◦
Cần phải xác nhận thêm về khả năng tổng quát hóa của tập dữ liệu được sử dụng để đánh giá hiệu suất của mô hình.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác minh hiệu suất và đảm bảo an toàn trong môi trường lâm sàng thực tế.
◦
Cần phải phân tích và phát triển các giải pháp khắc phục lỗi và sai lệch của mô hình.
◦
Cần phải cải thiện khả năng giải thích quá trình ra quyết định của mô hình.
👍
Made with Slashpage