Programa de implementação de aterrissagem da atenção primária
As instituições de atendimento primário geralmente enfrentam desafios como: 1) falta de radiologistas, 2) configuração limitada do equipamento, 3) condições de rede instáveis, etc. O MedRAX oferece as seguintes soluções de adaptação:
- Implementação leve::
- Usa a combinação de núcleo DenseNet-121 + CheXagent (requer apenas 8 GB de memória de vídeo)
- Ative o "Modo Lite" para reduzir a resolução da imagem para 512 x 512.
- Soluções off-line::
- Baixe todos os pesos do modelo antecipadamente para model_dir
- Modificar o main.py para desativar as dependências da API
- Uso do RoentGen para gerar bancos de casos típicos para validação local
- Otimização do fluxo de trabalhoBotões de atalho predefinidos para "Emergency Screening" (triagem de emergência), "TB Test" (teste de tuberculose) etc. para concluir os principais diagnósticos em três etapas.
Caso de implementação: um hospital municipal usou a placa de vídeo NVIDIA T4 + implementação off-line, a capacidade média de processamento diário aumentou de 50 casos para 200 casos e a precisão do reconhecimento agudo e grave atingiu 91,2%. Recomenda-se verificar a precisão do ambiente local por meio do conjunto de teste de 200 casos do ChestAgentBench para o primeiro uso.
Essa resposta foi extraída do artigoMedRAX: um corpo inteligente para análise de radiografias de tórax usando macromodelos multimodaisO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o MedRAX pode ser aplicado para permitir a triagem rápida de radiografias em um cenário de atendimento primário?
