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    Nat. Med. | 基于医学文献的图像-文本模型实现医学图像的智能分析

    今天为大家介绍的是来自Su-In Lee 团队的一篇论文。构建可信赖和透明的基于图像的医疗人工智能(AI)系统需要在开发流程中的所有阶段对数据和模型进行审查。理想情况下,数据和相关AI系统可以使用医生已熟悉的术语来描述,但这需要医疗数据集密集地注释有语义意义的概念。在本研究中,作者提出了一种基础模型方法,名为MONET(医学概念检索器),它学习如何将医疗图像与文本连接,并在概念存在上密集地评分图像,以支持医疗AI开发和部署中的重要任务,如数据审核、模型审核和模型解释。由于疾病、肤色和成像方式的多样性,皮肤科提供了一个对MONET多功能性的苛刻用例,作者基于105,550张带有大量医学文献自然语言描述的皮肤病学图像训练了MONET。MONET能够准确地在皮肤科图像中注释概念,这与以前在临床图像的皮肤病学数据集上构建的有监督模型相抗衡。作者展示了MONET如何在整个AI系统开发流程中实现AI透明度,从构建本质上可解释的模型到数据集和模型审核,其中包括分析AI临床试验结果的案例研究。

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