본 연구는 폐암 선별검사 및 기타 흉부 질환 진단을 위한 다중양식-다중과제 기반 모델을 제안하였다. 주요 내용은 다음과 같다:
다양한 의료 기관으로부터 수집한 163,725개의 3D 흉부 CT 영상, 48가지 임상 데이터 유형, 17개의 의료 과제로 구성된 종합적인 다중양식 다중과제 데이터셋을 구축하였다.
다중양식 질문-답변 프레임워크를 활용하여 다중양식 정보를 효과적으로 통합하고 자유 텍스트 프롬프팅을 통해 다양한 과제를 자연스럽게 수행할 수 있는 모델 아키텍처를 개발하였다.
실험 결과, 제안한 모델은 기존 단일 양식 및 단일 과제 모델 대비 폐암 선별검사, 심혈관 질환 진단 및 기타 CT 관련 과제에서 일관적으로 우수한 성능을 보였다.
제안한 모델은 불완전한 다중양식 데이터를 처리할 수 있으며, 과제에 따라 다양한 크기의 의료 영상을 유연하게 처리할 수 있다.
본 연구 결과는 더 많은 데이터 유형을 포함하고 다른 의료 과제를 개선하는 데 활용될 수 있어, AI 기반 정밀하고 효율적인 의료 서비스 제공에 기여할 것으로 기대된다.
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