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利用大型語言和視覺模型的多模態方法來轉錄糖尿病足潰瘍影像


Centrala begrepp
結合先進的視覺和語言模型,如大型語言和視覺助手(LLaVA)和聊天式生成式預訓練變換器(ChatGPT),提出了一種新的深度學習框架,通過聯合檢測、分類和定位感興趣區域來轉錄糖尿病足潰瘍影像。
Sammanfattning

本研究提出了一種名為UlcerGPT的新型多模態方法,利用大型語言和視覺模型來轉錄和分析糖尿病足潰瘍(DFU)影像。該方法旨在提高DFU檢測和分類的準確性和效率,從而進一步支持遠程醫療中的臨床醫生。

具體來說,該研究結合了先進的視覺和語言模型,如大型語言和視覺助手(LLaVA)和聊天式生成式預訓練變換器(ChatGPT),提出了一種新的深度學習框架,通過聯合檢測、分類和定位感興趣區域來轉錄DFU影像。

在公開數據集上進行了詳細的實驗,並由專家臨床醫生評估了所提方法的轉錄結果,證明了其在DFU影像轉錄方面的有效性。

實驗結果表明,在臨床準確性、全面性、位置準確性和診斷效用等關鍵指標上,GPT-4o表現最佳,整體平均得分為3.6。Qwen-VL緊隨其後,是表現最好的開源模型,整體得分為3.3。而LLaVA結合的模型則表現較差,整體平均得分分別為2.3、1.6和1.3。這些結果表明,LLaVA的某些版本在準確捕捉DFU描述所需的臨床背景和相關細節方面存在困難。

總的來說,本研究結果表明,大型語言模型在生成臨床相關的DFU描述方面具有潛力,可以為臨床工作提供有價值的輔助工具。通過提供可靠和詳細的DFU影像描述,這些模型可以幫助簡化文檔過程,減輕臨床醫生的工作負擔,並提高電子病歷系統中患者記錄的一致性,從而促進早期檢測和治療的有效分流系統。

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Statistik
糖尿病是一個快速增長的全球健康問題,截至2021年,全球有超過5.37億成年人受到影響。 糖尿病足潰瘍(DFU)是導致住院和下肢截肢的主要原因之一,給患者和醫療系統造成了巨大負擔。 早期干預可以顯著降低下肢截肢的風險。
Citat
"通過提供可靠和詳細的DFU影像描述,這些模型可以幫助簡化文檔過程,減輕臨床醫生的工作負擔,並提高電子病歷系統中患者記錄的一致性,從而促進早期檢測和治療的有效分流系統。" "實驗結果表明,在臨床準確性、全面性、位置準確性和診斷效用等關鍵指標上,GPT-4o表現最佳,整體平均得分為3.6。"

Djupare frågor

如何進一步優化和定制大型語言模型,以提高在特定醫療領域的性能和可靠性?

為了進一步優化和定制大型語言模型(LLMs),以提高其在特定醫療領域的性能和可靠性,可以採取以下幾個策略: 專業數據集的訓練:利用特定醫療領域的高質量標註數據集進行微調,這樣可以使模型更好地理解和生成與該領域相關的專業術語和情境。例如,在糖尿病足潰瘍(DFU)管理中,使用DFU影像及其臨床描述的數據集進行訓練,可以提高模型在該領域的準確性。 增強學習和強化學習:通過增強學習(Reinforcement Learning)來優化模型的決策過程,特別是在需要進行臨床判斷的情況下。這可以通過模擬臨床場景,讓模型學習如何根據不同的輸入做出最佳的醫療建議。 多模態學習:結合視覺模型和語言模型的優勢,進行多模態學習。這樣的整合可以使模型同時處理影像和文本數據,從而提高對醫療影像的理解和描述能力,像UlcerGPT這樣的系統便是這一理念的具體實現。 持續學習和更新:建立一個持續學習的框架,使模型能夠隨著新數據的出現不斷更新和改進。這對於醫療領域尤為重要,因為醫療知識和最佳實踐不斷演變。 臨床專家參與:在模型開發和評估過程中,積極邀請臨床專家參與,提供專業意見和反饋,確保模型的輸出符合臨床需求和標準。

除了影像轉錄,大型語言模型在糖尿病足潰瘍管理的其他應用場景還有哪些?

大型語言模型在糖尿病足潰瘍(DFU)管理中除了影像轉錄外,還有多種應用場景,包括: 臨床決策支持:LLMs可以分析患者的病歷和症狀,提供基於證據的建議,幫助醫生做出更準確的診斷和治療決策。 患者教育和溝通:通過生成易於理解的健康資訊和指導,LLMs可以幫助患者了解DFU的風險、預防措施和治療選擇,從而提高患者的自我管理能力。 電子病歷(EMR)自動化:LLMs可以自動生成和更新電子病歷中的文本,減少醫生的文書工作,讓他們能夠專注於患者護理。 遠程監測和隨訪:在遠程醫療中,LLMs可以分析患者的日常報告和數據,提供即時反饋和建議,幫助醫生及時調整治療方案。 研究和數據分析:LLMs可以協助研究人員分析大量的醫療數據,識別潛在的趨勢和模式,從而推動DFU管理的科學研究和創新。

大型語言模型在遠程醫療中的應用前景如何,對於提高患者護理質量和效率有何影響?

大型語言模型在遠程醫療中的應用前景非常廣闊,對於提高患者護理質量和效率有以下幾方面的影響: 即時診斷和建議:LLMs能夠快速分析患者的症狀和病歷,提供即時的診斷建議,這對於需要迅速反應的情況(如DFU的惡化)尤為重要。 個性化護理計劃:通過分析患者的具體情況,LLMs可以幫助醫生制定個性化的護理計劃,確保每位患者都能獲得最合適的治療。 提高醫療可及性:LLMs的應用可以減少患者前往醫療機構的需求,特別是在偏遠地區,這樣可以提高醫療服務的可及性,讓更多患者受益。 減少醫療成本:通過自動化文書工作和診斷過程,LLMs可以降低醫療系統的運營成本,從而使資源能夠更有效地分配。 持續監測和支持:在遠程醫療中,LLMs可以持續監測患者的健康狀況,提供即時的支持和建議,幫助患者及時應對潛在的健康問題。 總之,LLMs在遠程醫療中的應用不僅能提高患者護理的質量和效率,還能促進醫療系統的整體運作,為未來的醫療服務模式帶來革命性的變化。
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