本文介绍了一种基于自然语言信息的医学图像检测架构，提出了MIMIC-CXR数据集和LITERATI方法，以提高肺炎识别的准确性。研究表明，基于机器学习的模型在胸部X光片中识别肺炎的敏感性和特异性分别达到98%和97.3%。此外，开发的PneumoniaAPP应用程序在儿童肺炎诊断中准确率达到88.20%。该研究为医学图像分析提供了新的思路和工具。