“`html
Недавние достижения в области медицинских мультимодальных моделей больших языков (MLLMs)
Недавние достижения в области медицинских мультимодальных моделей больших языков (MLLMs) показали значительный прогресс в медицинских решениях. Однако многие модели, такие как Med-Flamingo и LLaVA-Med, разработаны для конкретных задач и требуют больших наборов данных и высоких вычислительных ресурсов, что ограничивает их практичность в клинических условиях. В то время как стратегия Mixture-of-Expert (MoE) предлагает решение с использованием более маленьких, специфических для задач модулей для снижения вычислительных затрат, ее применение в медицинской области остается недостаточно исследованным. Легкие, но эффективные модели, которые обрабатывают разнообразные задачи и обеспечивают лучшую масштабируемость, необходимы для более широкого клинического использования в условиях ограниченных ресурсов.
Med-MoE: легкая и эффективная модель для мультимодальных медицинских задач
Исследователи из Университета Чжэцзян, Национального университета Сингапура и Пекинского университета представили Med-MoE, легкую платформу для мультимодальных медицинских задач, таких как Med-VQA и классификация изображений. Med-MoE интегрирует специфические для области эксперты с глобальным мета-экспертом, эмулируя рабочие процессы больниц. Модель выравнивает медицинские изображения и текст, использует настройку инструкций для мультимодальных задач и применяет маршрутизатор для активации соответствующих экспертов. Med-MoE превосходит или соответствует современным моделям, таким как LLaVA-Med, с использованием всего 30-50% активированных параметров. Протестированная на наборах данных, таких как VQA-RAD и Path-VQA, она проявляет сильный потенциал для улучшения медицинских решений в условиях ограниченных ресурсов.
Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с статьей. Вся благодарность за этот проект исследователям. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram.
Med-MoE: практическое решение для продвинутого медицинского искусственного интеллекта
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка. Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
“`
“`html
Используйте Med-MoE для развития вашей компании
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Med-MoE: легкая и эффективная модель для мультимодальных медицинских задач в условиях ограниченных ресурсов.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ-решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
“`
“`html
Попробуйте AI Sales Bot и другие решения от AI Lab
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
