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MMCS:結合圖像分析和基於知識庫的科室諮詢的多模態醫學診斷系統


核心概念
本文介紹了一種名為 MMCS 的新型多模態醫學診斷系統,該系統結合了醫學圖像和影片分析以及基於知識庫的科室諮詢,以提供更準確和全面的醫學診斷。
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摘要 本文介紹了一種名為 MMCS 的新型多模態醫學診斷系統,該系統結合了醫學圖像和影片分析以及基於知識庫的科室諮詢,以提供更準確和全面的醫學診斷。 MMCS 系統由兩個核心組件組成:醫學圖像和影片分析模組以及基於大型語言模型和醫學知識庫的專業醫學診斷生成模組。 醫學圖像和影片分析模組 多模態醫學模型的訓練數據 LLaVA-Med 項目中的 llava_med_instruct_60k 數據集,包含 60,000 個高質量的醫學圖像和文本對。 XrayGLM 項目中的 OpenI-zh 數據集,包含 6,423 個胸部醫學圖像及其對應的中英文診斷報告。 面部細節捕捉數據集,包含來自 CASIA-Face 數據集、CelebA-Dialog 數據集和面神經麻痺數據庫的 2,000 張面部圖像。 FER2013 數據集,包含 28,709 個數據樣本,用於訓練模型進行面部表情識別。 MMCS 醫學圖像分析 醫學圖像解析器的核心是醫學多模態大型模型,該模型在 InternLM-XComposer2-VL 模型上進行了微調,並使用 LoRA 訓練。 該模型能夠分析醫學圖像、分析用戶的面部表情,並通過患者的面部圖像識別是否存在面癱。 MMCS 醫學影片分析 醫學影片解析器由五個模組組成:多模態預處理、外部數據收集、二級幀影片描述生成、完整影片描述腳本生成和專業醫學報告生成。 影片解析器自動使用 ASR 工具將影片中的語音轉錄為文本,並從輸入影片中每秒提取 1 到 2 幀,然後由醫學多模態大型模型對其進行分析。 影片解析器收集用戶的歷史信息,包括以前的對話和症狀數據,以及一些關於影片的描述性信息,作為外部知識來源。 針對每個二級圖像,設計了特定的提示模板,並使用多個查詢來分析每個圖像的信息。 影片解析器使用醫學大型語言模型整合每個圖像的詳細分析、相應的時間信息和一些外部影片描述數據,以生成用戶影片的完整摘要。 影片解析器使用醫學大型語言模型,通過整合用戶的影片描述、用戶請求、歷史信息和特定的提示模板,生成詳細的醫學報告。 基於大型模型的多科室知識庫路由管理機制 使用大型語言模型根據醫學文本數據生成醫學問答數據集。 根據預先定義的醫學科室列表對數據集進行分類。 將分類後的數據存儲在以每個相應科室命名的知識庫中。 在分析醫學圖像和影片後,將分析結果發送到本地部署的大型語言模型。 模型首先確定當前數據是否足以做出決定,或者是否需要更詳細的信息。 一旦收集到必要的數據,模型就會自主地識別應該諮詢哪個科室的知識庫。 一旦確定了合適的科室,系統就會自動從相應的知識庫中檢索相關的醫療案例。 本地大型模型隨後充當該科室的醫生,通讀相關的醫療案例和用戶的詳細數據。 模型逐步生成一份全面的醫療報告。 結論 MMCS 系統在醫學診斷方面具有巨大潛力,它能夠提供準確的圖像分析和專業的診斷能力。 該系統整合多模態數據和生成專家級回應的能力可以幫助醫療保健專業人員做出明智的決策。 未來的研究方向將集中於擴展系統的功能以涵蓋更廣泛的醫療狀況,並進一步完善知識庫路由機制以提高診斷準確率。
統計資料
MMCS 在 FER2013 數據集上的準確率為 72.59%。 MMCS 在識別“快樂”情緒方面的準確率為 91.1%。 MMCS 在面癱識別方面的準確率為 92%,比 GPT-4o 高 30%。 在 30 個患者影片的測試中,MMCS 的分級準確率為 83.3%。 MMCS 中基於科室的知識庫路由管理機制使 MedQA 數據集上的各種大型語言模型的準確率平均提高了 4 個百分點。 在 MedQA 中文評估數據集上,採用 MMCS 的 7B 級模型的準確率最高,達到 84.41%。

深入探究

MMCS 系統如何應對醫療數據隱私和安全方面的挑戰?

MMCS 系統在設計之初就考慮到醫療數據隱私和安全的重要性,並採取以下措施來應對挑戰: 數據去識別化: 在數據收集和處理過程中,系統會盡可能地對患者敏感信息進行去識別化處理,例如使用匿名化 ID 代替真實姓名、隱去身份證號碼等,以最大程度降低數據洩露風險。 數據加密存儲: 系統採用高強度的加密算法對所有醫療數據進行加密存儲,確保數據即使在未經授權的情況下也無法被讀取或利用。 訪問控制和權限管理: 系統設置嚴格的訪問控制策略和權限管理機制,只有獲得授權的醫護人員才能訪問相關的醫療數據,並根據其角色和職責分配不同的訪問權限。 區塊鏈技術應用: 系統利用區塊鏈技術的去中心化、不可篡改等特性,將患者的醫療報告等重要信息存儲在區塊鏈上,進一步提升數據安全性和可信度。 執行日誌記錄: 系統會記錄所有操作日誌,包括數據訪問、修改、刪除等,以便於追蹤數據使用情況和審計安全事件。 儘管 MMCS 系統已採取多項措施來保障醫療數據隱私和安全,但由於醫療數據的敏感性和重要性,系統開發者仍需持續關注數據安全領域的最新技術和發展趨勢,不斷完善系統的安全防護措施,以應對日益嚴峻的數據安全挑戰。

如果患者的症狀不屬於任何預定義的醫學科室,MMCS 系統將如何處理?

MMCS 系統目前以預定義的醫學科室進行知識庫分類,在遇到患者症狀不屬於任何預定義科室的情況下,系統可能面臨挑戰。以下列舉幾種可能的處理方式: 廣泛症狀匹配: 系統可以嘗試將患者症狀與所有科室的知識庫進行匹配,尋找最接近的症狀描述和可能的疾病診斷。 多科室會診建議: 當單一科室知識庫無法提供有效信息時,系統可以根據症狀特點,建議患者進行多科室會診,例如同時諮詢內科和外科醫生。 轉診至綜合科室: 對於症狀複雜、難以明確診斷的患者,系統可以建議轉診至綜合科室或全科醫生,進行更全面、系統的檢查和診斷。 持續學習和更新: 系統可以記錄這些罕見或未定義的病例,並通過機器學習等技術不斷學習和更新知識庫,提高未來處理類似病例的能力。 MMCS 系統的開發目標是輔助醫生進行診斷,而非取代醫生。在處理複雜或罕見病例時,醫生的經驗和判斷仍然至關重要。系統應當及時提醒醫生注意這些特殊情況,並提供必要的輔助信息,協助醫生做出最佳的醫療決策。

MMCS 系統的開發是否預示著未來醫生將被人工智能取代?

MMCS 系統的開發並非為了取代醫生,而是為了輔助醫生提高診斷效率和準確率。 以下幾點說明了人工智能無法完全取代醫生的原因: 醫療決策的複雜性: 醫療診斷需要考慮患者的個體差異、疾病的複雜性、治療方案的風險等多重因素,這些都需要醫生憑藉豐富的經驗和專業知識才能做出判斷。 醫患關係的重要性: 醫生不僅需要具備專業技能,还需要與患者建立良好的溝通和信任關係,這對於患者的治療和康復至關重要,而這是人工智能難以取代的。 醫療倫理和法律責任: 醫療行為涉及到倫理和法律責任,目前人工智能系統尚無法承擔這些責任,最終的醫療決策和治療方案仍需由醫生來決定。 MMCS 系統的發展方向是成為醫生的得力助手,幫助醫生處理繁瑣的數據分析、信息检索等工作,讓醫生能够將更多精力投入到與患者的溝通和治療方案的制定上。 人工智能和醫學领域的結合將為醫療行業帶來革命性的變化,但醫生的角色仍然不可替代。
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