【行业前沿】多模态生成式AI助手在人类病理学中的应用
【行业前沿】多模态生成式AI助手在人类病理学中的应用随着人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是在生成式AI领域的突破，我们见证了许多新兴技术的诞生，它们正逐步改变着我们的生活和工作方式。
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7377 点击 2024-09-28 16:52
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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是在生成式AI领域的突破，我们见证了许多新兴技术的诞生，它们正逐步改变着我们的生活和工作方式。
医疗这块硬骨头，互联网大佬们是非啃不可了。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
研究人员提出了一个新的胸部X光图像数据集，该数据集包含临床不确定性和严重性感知的标签，并通过多关系图学习方法进行分析，以提高疾病分类的准确性，扩展了现有的疾病标签信息。
科技飞速发展，AI 如同一位睿智的先锋，不断开拓着新的领域，为人类的生活带来翻天覆地的变化。尤其是在医疗大健康方面，人工智能正以不可阻挡之势与医疗行业深度融合，成为了推动行业进步的强大引擎。
X-Gaussian是一种新型的3D Gaussian Splatting框架，专为X光新视角合成而设计，以减少医疗成像中的X光辐射剂量，通过高效的渲染技术，能够在保持图像质量的同时显著减少训练时间和提升推理速度。
乳腺超声读片不同于传统的放射学读片，需要通过超声医师自己直接操作，获得病变的超声影像，并且经过观察、分析、鉴别和判断，最后获得准确的超声诊断，因此高度依赖于超声医师个人的经验。此外，虽然现代数字化影像存档和通信系统能够存储超声影像片段可供全面重新读片，但是超声检查期间对病变进行实时分析仍然不可替代。计算机辅助实时影像分析可能有助于解决这些问题。
作为2024年服贸会重要组成部分之一，国家卫生健康委员会百姓健康频道（CHTV）定于9月13日在京举办“2024首都国际医学大会的平行论坛——数智医疗与医学人工智能创新论坛”。近日，吕乐博士带领团队研发的LN-DETR模型在淋巴结检测取得突破，显著提升诊断的准确性和效率。
本文提出了一种名为MedUnA的方法，旨在解决医疗图像分类中因缺乏标注数据而导致的监督学习挑战。MedUnA利用视觉-语言模型（VLMs）中的视觉与文本对齐特性，通过无监督学习来适应医疗图像分类任务。
AI 正帮助人类攻破癌症。