Eine Komplettlösung zur Verbesserung der Effizienz der diagnostischen medizinischen Bildgebung mit HealthGPT
HealthGPT bietet die folgenden Lösungen für das Problem der ineffizienten medizinischen Bilddiagnose:
- Integrierte Multi-Funktions-VerarbeitungUnterstützung von 7 Verstehensaufgaben und 5 Erzeugungsaufgaben, wodurch der Zeitverlust durch den Wechsel zwischen mehreren spezialisierten Tools entfällt
- Einführung einer fortschrittlichen Architektur für die visuelle WahrnehmungDas schichtweise visuelle Wahrnehmungssystem kann Bildmerkmale schnell erkennen und spart im Vergleich zu herkömmlichen Methoden mehr als 30% Verarbeitungszeit.
- Verwendung einer standardisierten Verarbeitung::
- Installationsumgebung (conda create -n HealthGPT python=3.10)
- Gewichte für das Vortraining herunterladen (ViT-Modell + Basismodell)
- Konfigurieren Sie das Inferenzskript (ändern Sie den Pfadparameter in com_infer.sh)
- Führen Sie das Batch-Quiz aus (bash com_infer.sh)
Zwei Modellkonfigurationen stehen für unterschiedliche Szenarien zur Verfügung: HealthGPT-M3 für Routinediagnosen und HealthGPT-L14 für komplexe Fälle. Die klinische Erprobung der Methode hat gezeigt, dass sie die Zeit für die Analyse eines einzelnen Bildes von durchschnittlich 15 Minuten auf weniger als 3 Minuten reduzieren kann.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHealthGPT: Ein medizinisches Großmodell zur Unterstützung der medizinischen Bildanalyse und diagnostischer FragenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der ineffizienten medizinischen Bilddiagnose lösen?
