儿科肺炎的医学多模态大型语言模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对儿科肺炎在诊断和治疗方面的三个主要挑战，提出了一种医学多模态大型语言模型（P2Med-MLLM）。该模型能够处理文本与图像数据，以生成临床报告并协助医生，提高诊断准确性。研究表明，该模型能够显著提升初级医疗的疾病诊断效率，降低严重症状导致的死亡率，并帮助优化医疗资源分配。
通过PneumoniaAPP移动应用程序，利用深度学习技术解决了儿童肺炎诊断的挑战。该应用程序使用卷积神经网络对胸部X光图像进行训练，并在公共数据集的基础上进行了补充样本。研究结果显示该应用程序在肺炎诊断上具有高准确率和可靠性。
