Drei technische Lösungen zur Optimierung der Genauigkeit von medizinischen Bildgebungsquizzen
HealthGPT erzielt Verbesserungen der Genauigkeit durch die folgenden technologischen Innovationen:
- Heterogene Architektur der WissensanpassungIntegration von klinischen Leitlinien, bildgebenden Verfahren und anatomischem Wissen, um Verzerrungen durch eine einzige Wissensquelle zu vermeiden
- H-LoRA-Einsteckmechanismus::
- Spezielle H-LoRA-Gewichte herunterladen (com_hlora_weights.bin)
- Parameter hlora_r=64, hlora_alpha=128 einstellen
- Konfigurieren Sie 4 Interpolationsebenen (hlora_nums=4)
- Mehrstufiges Überprüfungssystem::
- Kreuzvalidierung von visuellen Merkmalen mit Textbeschreibungen
- Überprüfung der Positionierung der wichtigsten anatomischen Strukturen
- Probabilistische Kalibrierung von pathologischen Merkmalen
Praktische Empfehlungen: 1) Verwenden Sie das ViT-Modell mit 336px Auflösung; 2) halten Sie die FP16-Genauigkeit am Laufen; 3) wählen Sie die entsprechende Pre-Training-Vorlage für das Fachproblem. Die Testdaten zeigen eine Genauigkeit von 92,3% bei der Röntgendiagnose der Brust, die das Basismodell weit übertrifft.
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 die Genauigkeit von Quizsendungen zur medizinischen Bildgebung verbessern?
