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Multimodal Human-AI Synergy for Medical Imaging Quality Control: A Hybrid Intelligence Framework with Adaptive Dataset Curation and Closed-Loop Evaluation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文建立了标准化的数据集和评估框架，以解决传统医疗影像质量控制中的劳动密集型和主观性问题。研究评估了多种大型语言模型在影像质量评估中的表现，发现Gemini 2.0-Flash在胸部X光任务中表现优异，而DeepSeek-R1在CT报告审核中具有最高召回率，显示出大型语言模型在医疗影像质量控制中的潜力。
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关键要点
- 本文建立了一个标准化的数据集和评估框架，以解决传统医疗影像质量控制中的劳动密集型和主观性问题。
- 研究评估了多种大型语言模型在影像质量评估中的表现。
- Gemini 2.0-Flash在胸部X光任务中表现优异。
- DeepSeek-R1在CT报告审核中具有最高召回率。
- 这些发现表明大型语言模型在医疗影像质量控制中的潜力，尤其是DeepSeek-R1和Gemini 2.0-Flash的优越性能。
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