基于大语言模型的资源高效医疗报告生成
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本研究解决了手动编写放射学报告的时间消耗和人为错误问题,通过提出一个新的框架,利用视觉增强的大语言模型进行医疗报告生成。结果显示,该资源高效的框架在生成具有强医疗背景理解和高精度的患者特定报告方面,表现出色,推动了医疗领域的临床自动化。
《Radiology Report Generation(R2Gen)》展示了多模态大型语言模型如何生成准确的放射学报告。通过SERPENT-VLM策略,利用自我完善机制和自监督损失,提升图像与文本的对齐能力。该方法在IU X-ray和ROCO数据集上优于现有方法,并在嘈杂图像环境中表现出稳健性,推动医学成像研究进展。