MedRAX: новаторский ИИ-агент, разработанный для медицинских задач!

МЕНЮ


Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2025-02-10 13:41

ии в медицине

Что такое MedRAX?

MedRAX - это первый универсальный ИИ-агент, который объединяет современные инструменты для анализа рентгеновских снимков грудной клетки и мультимодальные большие языковые модели в единую структуру, позволяющую динамически обосновывать сложные медицинские запросы без дополнительного обучения.

Чем хорош именно MedRAX?

Хотя специализированные модели ИИ отлично справляются с конкретными задачами рентгенографии грудной клетки, они часто не справляются с комплексным анализом и могут выдавать неточные рекомендации . Многим медицинским работникам нужна единая, надежная система, способная обрабатывать сложные запросы, сохраняя при этом точность. MedRAX призван стать таким инструментом

Интегрированные инструменты:

- Визуальный контроль качества: CheXagent и LLaVA-Med

- Сегментация: MedSAM & ChestX-Det

- Формирование отчетов: CheXpert Plus

- Классификация: TorchXRayVision

- Grounding Maira-2

- Синтетические данные: RoentGen

Ключевые особенности:

- Бесшовная интеграция специализированных медицинских инструментов с мультимодальными рассуждениями на основе больших языковых моделей.

- Динамическая оркестровка: Интеллектуальный выбор и координация инструментов для сложных запросов.

- Клиническая направленность: Разработан для реальных медицинских процессов.

ChestAgentBench:

Разработчики также выпустили ChestAgentBench, комплексный эталон медицинского агента, созданный на основе 675 клинических случаев, проверенных экспертами, и включающий 2500 сложных медицинских запросов по 7 категориям.

Результаты говорят сами за себя:

- 63,1% точности на ChestAgentBench

- Sota результативность на CheXbench

- Превосходит как универсальные, так и специализированные медицинские модели

Paper: https://arxiv.org/abs/2502.02673

Код: https://github.com/bowang-lab/MedRAX


Источник: arxiv.org

Комментарии: