Programa de tecnologia sinérgica modular
O problema comum de "silos de ferramentas" nos sistemas de IA do setor de saúde pode levar a 1) maior complexidade na alternância entre várias ferramentas e 2) padrões de dados inconsistentes que afetam a consistência dos resultados:
- Projeto de estrutura integradaO pipeline de pré-processamento DICOM compartilhado e as interfaces de saída padronizadas para todas as ferramentas garantem que os resultados da segmentação PSPNet possam ser usados diretamente para o posicionamento Maira-2.
- mecanismo de roteamento dinâmicoO sistema reconhece automaticamente o tipo de consulta e programa a combinação ideal (por exemplo, "Nature of right lower lung shadow?"). que ativa tanto a consulta visual quanto a classificação da doença).
- estratégia de compartilhamento de pesoCodificador de visão de base compartilhado entre módulos para reduzir o espaço de memória do 63%
Conselhos práticos:
- Reduzir o uso de recursos comentando ferramentas não essenciais no main.py
- Use "pip install -e ." Adicione o parâmetro [light] à instalação para carregar apenas os módulos principais
- Ajuste da prioridade de chamada do módulo por meio do parâmetro TOOL_PRIORITY nos arquivos .env
Os dados de teste mostram que o design melhora a velocidade de execução de tarefas entre módulos em 401 TP3T e a consistência dos resultados em 351 TP3T.
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 otimizar a sinergia de diferentes módulos em um sistema de análise de imagens médicas?
