arXiv · cs.AI 人工智能· Chenhui Zhao, Akshay Rao, Akhil Kondepudi, Yiwei Lyu, Xinhai Hou, Rikhil Seshadri, Cheng Jiang, Soumyanil Banerjee, Rushikesh Joshi, Samir Harake, Ashok Srinivasan, Shruti Mishra, Francisco Rivas-Rodriguez, Seunghong Rhee, Nathaniel Roddenberry, Neeraj Chaudhary, Zach Wilseck, Paul Park, Honglak Lee, Vikas Gulani, Aditya Pandey, Todd Hollon·· 4 小时前精选AI 评分80
Neuro-VL：用近百万例临床神经影像训练的视觉语言模型
A frontier machine intelligence for human neuroimaging
AI 导读
研究团队提出 Neuro-VL，一个在常规临床诊疗中近一百万例神经影像检查上训练的视觉语言模型，可解读完整影像检查并用自然语言讨论所见。在内部和国际数据集上，Neuro-VL 在异常诊断、定位、描述和生成完整放射报告方面优于前沿通用模型和专科医学模型，还能对比序列检查评估疾病进展，并在面对误导性临床假设时比 OpenAI 和 Google 的领先前沿模型更可靠地抵抗干扰。
推荐理由
论文用近百万例临床神经影像训练视觉语言模型，并在内部与国际数据集上与通用及专科模型对比诊断和报告生成表现。
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