上海交通大学与复旦大学团队开发了新型医学推理系统MedS3，采用自我进化的慢思考范式，能够细粒度验证推理过程。该系统在医疗知识问答和诊断任务中表现优异，显著超越现有模型，解决了医疗数据匮乏的问题，提升了数据利用率和推理能力。
本文介绍了一种结合多头注意力机制和医疗知识的放射学报告生成方法，通过视觉特征提升报告质量。研究表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，能够自动生成准确的放射学报告，减轻医生负担，并通过知识图谱优化模型性能。
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