医疗多模态大模型是什么？医学多模态模型总结：算法其实很简单，拼的就是硬件算力的问题！多模态大模型（医疗影像分析）

概念

医学多模态大模型是指利用多种不同的医学数据源和模型，通过深度学习和人工智能技术，构建一个综合性的大型模型，以实现更加准确和全面的医学数据分析和预测。

这种模型可以同时处理多种医学数据类型，如医学图像、病历文本、基因测序数据等，从而更全面地揭示医学数据的内在规律和关联。通过对不同数据源的特征提取和分析，医学多模态大模型可以实现更准确的疾病诊断、治疗方案推荐、预后预测等任务。

例如，在疾病诊断方面，医学多模态大模型可以同时分析医学图像和病历数据，通过深度学习和特征提取技术，自动识别和分类疾病类型，提高诊断的准确性和效率。在治疗方案推荐方面，医学多模态大模型可以综合考虑患者的基因测序数据、病历信息、药物反应等多方面因素，为患者提供个性化的治疗方案。

医学多模态大模型的应用范围非常广泛，可以应用于医疗领域的多个方面，如医学图像分析、疾病预测与预防、个性化治疗等。随着人工智能技术的不断发展和应用，医学多模态大模型将会在更多的领域得到应用，为医学研究和医疗服务带来更多的便利和效益。

模型和方法

模型总结

贡献

我们提出了第一个适用于医学领域的多模态少样本学习器，它有望实现新颖的临床应用，例如基于检索到的多模态上下文的基本原理生成和调节。

我们创建了一个新颖的数据集，可以对一般医学领域的多模态少样本学习器进行预训练。

我们创建了一个新颖的 USMLE 式评估数据集，将医学 VQA 与复杂的跨专业医学推理相结合。

我们强调现有评估策略的缺点，并使用专用的评估应用程序与医疗评估员一起对开放式 VQA 世代进行深入的临床评估研究。

训练数据

提出了一个新的医学数据集，在OpenFlamingo-9B模型上进行训练，训练数据集包括MTB和PMC-OA，其中MTB是作者自己提出来的数据集，是从4721 本教科书构建了一个新的多模态数据集。

评估数据

后面又提出了一个评估数据集，创建了 Visual USMLE，这是一个具有挑战性的多模式问题集，包含 618 个 USMLE 风格的问题，这些问题不仅通过图像进行了增强，还通过案例插图和可能的实验室测量表进行了增强。Visual USMLE 数据集是通过调整 Amboss 平台的问题（使用许可的用户访问）创建的。为了使可视化 USMLE 问题更具可操作性和实用性，我们将问题改写为开放式问题，而不是多项选择题。这使得基准测试变得更加困难和现实，因为模型必须完全自行提出鉴别诊断和潜在的程序，而不是从少数选择中选择最合理的答案。

USMLE风格主要强调临床医学知识、病人照护和医患关系的处理。它注重临床技能和实际操作能力，要求考生能够理解和应用医学知识，具备诊断、治疗和预防疾病的能力，并能够根据患者的不同需求和情况，提供合适的医疗服务和关怀。

USMLE考试分为三个阶段，每个阶段都包括笔试和面试。第一阶段主要考察基础医学知识，第二阶段主要考察临床医学知识，第三阶段主要考察专业医学知识和临床技能。

此外，USMLE还注重医学伦理和职业道德，要求考生具备高度的职业素养和道德标准，能够遵守医疗伦理和职业道德规范，尊重患者权益，维护医疗质量和安全。

总之，USMLE风格是一种注重临床实践、医学知识和医患关系处理的医学考试风格，旨在评估考生的医学知识和技能水平，以及他们的职业素养和道德标准。

评价指标

不再是使用普通的VQA的评价指标，提出了三个新的评价指标。

临床评估分数，由三名医生（包括一名委员会认证的放射科医生）使用我们为本研究开发的人类评估应用程序进行评分。第 4.2 节提供了更多详细信息。

BERT相似度得分（BERT-sim），生成答案与正确答案之间的F1 BERT得分Zhang等人。

精确匹配，生成的答案中与正确答案完全匹配（模标点符号）的部分。该指标相当嘈杂且保守，因为有用的答案可能在词汇上与正确答案不匹配。

PMC-VQA: Visual Instruction Tuning for Medical Visual Question Answering

贡献

我们将 MedVQA 问题重新定义为生成学习任务，并提出 MedVInT，这是一种通过视觉指令调整将预训练的视觉编码器与大语言模型对齐而获得的模型；

我们引入了一个可扩展的流程，并构建了一个大规模的 MedVQA 数据集 PMC-VQA，该数据集的规模和多样性远远超过了现有数据集，涵盖了各种模式和疾病；

我们在 PMC-VQA 上对 MedVInT 进行预训练，并在 VQA-RAD [18] 和 SLAKE [23] 上对其进行微调，实现了最先进的性能并显着优于现有模型；

我们提出了一个新的测试集，并为 MedVQA 提出了更具挑战性的基准，以彻底评估 VQA 方法的性能。

训练数据

在这里插入图片描述

因为作者提出了一个新的数据集，所以训练过程中就是使用的这个数据集。该数据集包含 227k 个图像-问题对，上图中给出了一些示例，它展示了我们数据集中图像的广泛多样性。如表所示，PMC-VQA 在数据大小和模态多样性方面优于现有的 MedVQA 数据集。我们数据集中的问题涵盖了一系列困难，从识别图像模式、视角和器官等简单问题到需要专业知识和判断的挑战性问题。此外，我们的数据集包含一些难题，需要能够从复合图中识别特定的目标子图。

我们对 PMC-VQA 数据集的分析可以概括为三个方面：（i）图像：我们显示了 PMC-VQA 中排名前 20 的图形类型。PMC-VQA 中的图像极其多样化，从放射学到信号。(ii) 问题：我们将问题分为不同的类别根据开始问题的单词来确定类型，我们发现了令人惊讶的各种问题类型，包括“有什么区别…”、“成像类型是什么…”和“哪种类型”图像显示…”。大多数问题的长度为 5 到 15 个单词，有关问题长度分布的详细信息在补充材料中显示。(iii) 答案：答案中的词语主要包括位置描述、图像模式和特定解剖区域。大多数答案都在 5 个单词左右，比问题短得多。正确选项分布如下：A（24.07%）、B（30.87%）、C（29.09%）、D（15.97%）。

效果

首先展示在之前的公开测试集中的效果

在新的数据集中的效果

Open-Ended Medical Visual Question Answering Through Prefix Tuning of Language Models

贡献

（i）我们提出了第一个基于大规模语言模型的开放式医学 VQA 方法。

（ii）我们对语言主干采用参数高效的调整策略，这使我们能够使用小数据集微调大型模型，而不会出现过度拟合的危险。

(iii) 我们通过对相关基准进行大量实验证明，我们的模型无需大量计算资源即可产生强大的开放式 VQA 性能。

模型架构

训练策略

由于医学问答数据集的数量较少，为小样本训练，为了实现具备良好的医学问答能力切不干扰模型的泛化能力，采用lora的形式进行训练，只更新LoRA的权重和连接器Mapper，这样训练的参数就大大减少。

实现细节我们使用具有 ViT 主干的预训练 CLIP 模型 [25] 提取视觉特征，维数为 512。映射网络 fM 的 MLP 层的大小为 {512, (lx·e)/2, lx· e}。lx 的长度设置为 8。长度 lq 和 la 取决于数据集，并由训练集中标记的平均数量加上其标准差的三倍来定义。将零填充添加到序列的右侧以进行批量学习。我们使用以下语言模型：GPT2-XL [26]，一种在 WebText [26] 上训练的具有 1.5B 参数的因果语言模型。BioMedLM [31] 和 BioGPT [21] 都是基于 GPT2 的模型，在 PubMed 和来自 The Pile [8] 的生物医学数据上进行预训练，参数大小分别为 1.5B 和 2.7B。所有模型都能够在单个 NVIDIA RTX 2080ti GPU 上进行训练（平均训练时间约 3 小时）。我们使用 AdamW 优化器，具有 600 个预热步骤和 5e-3 的学习率，并应用容差为 3 的早期停止。

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多模态学习：多模态大模型（医疗影像分析）

多模态学习（MultiModal Machine Learning, MMML）是一种机器学习范式，它专注于处理和理解来自多个不同模态（如图像、文本、声音等）的数据。随着人工智能的发展，多模态学习变得日益重要，因为它能更有效地模拟人类的感知和认知能力，从而改善智能系统的性能。

多模态学习的定义

多模态学习允许机器从多种不同的数据源学习，例如，可以从图像和文本中同时学习，这样可以让模型更好地理解世界。它的核心在于处理和分析多源异构数据，提取深层次的概念、语境和关联性。

多模态学习的方法

多模态学习的方法可以分为几种，包括但不限于：

1、多模态表示学习：学习如何将不同模态的数据映射到一个共同的表征空间中。

2、模态转化：研究如何将一种模态的数据转换成另一种模态的数据。

3、多模态融合：探索如何将来自不同模态的信息结合起来，以提高模型的预测性能和泛化能力。

4、协同学习：涉及多个模态的联合训练，使得模型能够充分利用所有可用信息。

多模态学习的应用

多模态学习在众多领域都有应用，包括但不限于：

1、自动生成图像描述：为图像自动生成语言描述，例如为盲人提供字幕。

2、跨模态搜索：搜索与文本匹配的图像或其他类型的数据。

3、文本生成图像：利用文本描述创作图像的生成式艺术系统。

4、多模态图学习：在生物信息学、化学、物理、医疗影像等领域应用。

5、多模态知识图谱：构建和管理多模态知识库，用于农业、健康等领域的应用。

多模态学习的研究方向

多模态学习的研究方向包括但不限于：

1、多模态表示学习：研究如何表示和理解多模态数据。

2、跨模态映射：探索如何将一个模态的语义映射到另一个模态的特征空间上。

3、联合表征学习：学习多模态的共享表征空间，以理解不同模态数据间的内在联系。

4、模态互补性：利用各模态间的互补性和冗余性来增强语义理解。

5、语义解析和推理：在多模态语义理解中，要求模型能够根据多个模态的信息进行复杂的语义推理。

6、不确定性管理：解决模态间不一致性、噪声和缺失数据等问题。

多模态学习的技术成果

近年来，多模态学习领域出现了多项重要的技术成果，例如：

1、多模态图学习：提出了基于三维Haar半紧框架的多模态图学习方法，用于学生参与度预测任务。

2、多模态大模型：如VILA、Gemini和LWM等大型多模态模型，在多个任务上都取得了出色的性能。

未来展望

未来的多模态学习将会更加注重模型的泛化能力和效率，尤其是在处理实际世界中的复杂多模态数据时。随着计算能力的提高和数据量的增加，预计多模态学习将在更多领域得到应用，例如自动驾驶、健康诊断等。

多模态学习在医疗影像分析中的应用

在医疗影像分析中，多模态学习能够整合不同类型的医学影像数据，例如CT、MRI、PET等，以提供更全面的诊断信息，从而提高疾病的识别率和治疗效果。下面将结合搜索结果，详细介绍多模态学习在医疗影像分析中的具体应用。

\1. 多模态医学影像的研究进展

最新的研究表明，基于深度学习的多模态医学影像在疾病诊断和治疗方面已取得显著进展。例如，通过深度学习模型，可以从多模态影像中学习到关于疾病的表征，提高诊断的准确性。这些模型能够处理和分析庞大的数据集，提取深层次的概念、语境和关联性，从而在影像中识别出疾病的迹象。

\2. 多模态影像在临床诊断中的应用

在临床实践中，多模态影像被用来提高诊断的精度和效率。例如，在肺癌的诊断中，CT和PET的结合使用可以提供更准确的肿瘤定位和评估。而在神经科学中，MRI和fMRI的结合使用可以研究人类大脑的功能活动和形态信息，有助于理解疾病的神经机制。

\3. 多模态影像在影像组学中的应用

影像组学是一个新兴的研究领域，它涉及到对大量医学影像数据的综合分析。多模态学习方法可以应用于影像组学，通过分析不同模态的数据，挖掘有关疾病发展的有用信息，构建有效的辅助诊断模型和个人疾病风险预警系统。

\4. 多模态影像在教学和研究中的应用

在医学教育和研究中，多模态影像技术的应用也日益增多。例如，它可以用于医学教学，通过融合不同模态的影像，帮助学生更直观地理解疾病的病理改变。在研究方面，多模态技术可以用于探索复杂疾病的发病机制，为研究提供新的视角和方法。

\5. 多模态影像技术的未来展望

随着人工智能技术的不断发展，多模态影像技术的应用前景十分广阔。预计未来，多模态学习将在更多医学领域得到应用，如心血管疾病、肿瘤治疗反应评估等。同时，随着计算能力的提高和数据量的增加，多模态影像分析的准确性和效率也将得到进一步提升。

综上所述，多模态学习在医疗影像分析中的应用不仅提高了诊断的准确性，也为疾病的理解和治疗提供了更有价值的辅助信息。随着技术的不断进步，未来多模态学习将在医学影像领域发挥更大的作用。

零基础如何学习大模型 AI

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为什么要学习大模型？

学习大模型课程的重要性在于它能够极大地促进个人在人工智能领域的专业发展。大模型技术，如自然语言处理和图像识别，正在推动着人工智能的新发展阶段。通过学习大模型课程，可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术，从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外，大模型技术在多个行业中的应用日益增加，掌握这一技术将有助于提高就业竞争力，并为未来的创新创业提供坚实的基础。

大模型实际应用案例分享

①智能客服：某科技公司员工在学习了大模型课程后，成功开发了一套基于自然语言处理的大模型智能客服系统。该系统不仅提高了客户服务效率，还显著降低了人工成本。
②医疗影像分析：一位医学研究人员通过学习大模型课程，掌握了深度学习技术在医疗影像分析中的应用。他开发的算法能够准确识别肿瘤等病变，为医生提供了有力的诊断辅助。
③金融风险管理：一位金融分析师利用大模型课程中学到的知识，开发了一套信用评分模型。该模型帮助银行更准确地评估贷款申请者的信用风险，降低了不良贷款率。
④智能推荐系统：一位电商平台的工程师在学习大模型课程后，优化了平台的商品推荐算法。新算法提高了用户满意度和购买转化率，为公司带来了显著的增长。
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这些案例表明，学习大模型课程不仅能够提升个人技能，还能为企业带来实际效益，推动行业创新发展。