入选ICML 2025！哈佛医学院等推出全球首个HIE领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升15%
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原文中文，约4900字，阅读约需12分钟。
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内容提要
大型视觉-语言模型（LVLMs）在医学领域的应用受到医学数据稀缺和隐私保护的挑战。波士顿儿童医院等团队构建了HIE推理基准数据集，结合临床知识提升模型推理能力，并提出CGoT模型以增强医学决策支持。研究表明，CGoT在关键任务上显著优于传统模型，推动了医学AI的发展。
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关键要点
- 大型视觉-语言模型（LVLMs）在医学领域面临数据稀缺和隐私保护的挑战。
- 波士顿儿童医院等团队构建了HIE推理基准数据集，结合临床知识提升模型推理能力。
- 提出CGoT模型，通过临床知识引导的思维图谱增强医学决策支持。
- CGoT在关键任务上显著优于传统模型，推动医学AI的发展。
- HIE推理基准测试首次将临床视觉感知与专业医学知识结合，模拟临床决策流程。
- 研究团队定义了6项任务供LVLMs执行专业临床推理，涵盖病变分级、解剖学等。
- 构建全球首个公开的HIE数据集HIE-Reasoning，整合影像-临床-预后多模态信息。
- CGoT模型通过结构化推理思维图谱提升医学推理的可解释性和可靠性。
- CGoT模型在关键任务上实现突破性提升，尤其在神经认知结果预测上表现优异。
- 医学LVLMs的研究与应用正经历范式变革，学术界与企业界共同推动突破。
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