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）_医学多模态大模型

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；<