可解释医学视觉语言模型EVLF-FM登上Nat. Med.

研究人员在 Nature Medicine 发表可解释医学视觉语言基础模型 EVLF-FM，将多模态影像理解、疾病诊断、医学视觉问答和像素级病灶定位整合到统一框架。 据研究人员介绍，模型开发与测试使用来自18个全球数据集的超过130万份样本，覆盖10种医学影像模态和皮肤科、肝病学、眼科、病理学、呼吸医学及放射学六大临床领域，并用另外17个独立数据集的13,443份样本做外部验证。 该模型目前主要处理静态二维图像，尚不能直接利用完整的三维CT、MRI及动态影像序列，性能也未达到所有临床任务均可独立应用的水平；不同患者群体、医疗机构和影像设备之间的差异仍可能影响其表现，需更广泛的外部验证和前瞻性研究。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。