本研究提出CLIP-KOA框架，通过结合图像和文本信息，利用对称损失和一致性损失，提高膝关节骨关节炎（KOA）的诊断准确性。结果表明，该方法在KOA严重度预测中达到了71.86%的最佳准确率，增强了医疗预测的可靠性。

CLIP-KOA: Enhancing Knee Osteoarthritis Diagnosis through Multi-Modal Learning and Symmetry-Aware Loss Functions
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