Três soluções técnicas para otimizar a precisão dos testes de imagens médicas
O HealthGPT obtém melhorias na precisão por meio das seguintes inovações tecnológicas:
- Arquitetura de adaptação de conhecimento heterogêneoIntegração de diretrizes clínicas, recursos de imagem e conhecimento anatômico para eliminar o viés de uma única fonte de conhecimento
- Mecanismo de plug-in H-LoRA::
- Faça o download dos pesos H-LoRA dedicados (com_hlora_weights.bin)
- Definir os parâmetros hlora_r=64, hlora_alpha=128
- Configurar 4 camadas de interpolação (hlora_nums=4)
- Sistema de verificação em vários níveis::
- Validação cruzada de recursos visuais com descrições textuais
- Revisão do posicionamento das principais estruturas anatômicas
- Calibração probabilística de características patológicas
Recomendações práticas: 1) usar o modelo ViT com resolução de 336px; 2) manter a precisão do FP16 em execução; 3) escolher o modelo de pré-treinamento correspondente para o problema do especialista. Os dados de teste mostram uma precisão de 92,3% no diagnóstico de radiografia de tórax, superando em muito o modelo de linha de base.
Essa resposta foi extraída do artigoHealthGPT: um grande modelo médico para apoiar a análise de imagens médicas e as perguntas e respostas de diagnósticoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como melhorar a precisão dos testes de imagens médicas?
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