从计算机视觉向医疗AI，上海交大谢伟迪发布多项成果，登Nature子刊/NeurIPS/CVPR等
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内容提要
近年来，AI for Science迅速发展，推动医疗和材料研究。上海交通大学谢伟迪教授专注于医学人工智能，分享团队在多模态医疗模型和开源数据集方面的成果，旨在辅助医生，提高医疗资源的普适性。
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关键要点
- 近年来，AI for Science迅速发展，推动医疗和材料研究。
- 上海交通大学谢伟迪教授专注于医学人工智能，分享团队在多模态医疗模型和开源数据集方面的成果。
- 医疗人工智能已成为大势所趋，旨在推进医疗资源的普适化。
- 大语言模型在医疗领域存在局限性，无法完全替代医生。
- 团队的目标是构建多模态通用医疗模型，支持多种输入模态。
- 团队贡献了高质量的开源医疗数据集，涵盖文本和图像数据。
- PMC-LLaMA是团队推出的开源医疗大语言模型，后续将持续迭代升级。
- 团队构建了多个视觉-语言模型，并在医学影像领域取得了重要成果。
- 通过知识图谱将医学知识注入模型，提升模型性能。
- 谢伟迪教授在计算机视觉和医学人工智能领域有丰富的研究背景。
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