هوش مصنوعی میتواند در تولید گزارشهای رادیولوژی با استفاده از تصاویر پزشکی مانند عکسهای قفسه سینه به کار رود. تولید گزارش تصویر پزشکی میتواند بار گزارشدهی را کاهش داده و در عین حال کارایی گردش کار متخصصان مراقبتهای بهداشتی را بهبود بخشد. فراتر از مزایای دنیای واقعی، تولید گزارش نیز به یک معیار مهم برای ارزیابی مدلهای زبان-بینایی چندوجهی تبدیل شده است.
مدلهای فعلی به دلیل تفاوتهای گسترده در شیوههای گزارشدهی بین متخصصان، آموزش دشواری دارند. یونیآرجی (UniRG) از یادگیری تقویتی برای همسو کردن آموزش مدل با شیوه عمل واقعی رادیولوژی به جای اهداف تولید متن پروکسی استفاده میکند. این رویکرد به مدل اجازه میدهد تا با در نظر گرفتن بازخورد و پاداشهای مرتبط با عملکرد بالینی، یاد بگیرد و بهبود یابد.
نتایج آزمایشها نشان میدهد که یادگیری تقویتی، با هدایت توسط سیگنالهای پاداش از نظر بالینی معنادار، میتواند به طور قابل توجهی قابلیت اطمینان و تعمیمپذیری مدلهای بینایی-زبانی پزشکی را بهبود بخشد. یونیآرجی عملکردی در سطح اول را در مجموعه دادهها، معیارها، وظایف تشخیصی، تنظیمات طولی و زیرگروههای جمعیتی مختلف به دست آورده است.
این پیشرفت نشاندهنده یک گام مهم در جهت استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی و بهبود فرآیند تولید گزارشهای رادیولوژی است. با استفاده از یادگیری تقویتی، یونیآرجی میتواند به متخصصان مراقبتهای بهداشتی کمک کند تا کارآمدتر و دقیقتر عمل کنند و در نهایت به بهبود مراقبت از بیماران منجر شود.
این تحقیق توسط محققان مایکروسافت با هدف ارائه راهکارهای هوش مصنوعی برای چالشهای موجود در حوزه تصویربرداری پزشکی انجام شده است. استفاده از یادگیری تقویتی در این زمینه، پتانسیل بالایی برای بهبود کیفیت و سرعت تشخیص بیماریها و ارائه خدمات بهداشتی بهتر را دارد.
مشاهده مطلب اصلی