为了弥补这一空缺,7月19日Nature Medicine的报道“Integrated image-based deep learning and language models for primary diabetes care”,开发了一种集成图像与语言的系统(DeepDR-LLM),该系统结合了大语言模型(Large Language Model, LLM)和...
研究表明,不同评估者在三个关键领域——不适当内容的程度、遗漏内容的程度以及可能造成的伤害的可能性方面,测试结果均证实DeepDR-LLM系统的性能与专业医疗人员相当。在英语环境下,DeepDR-LLM系统在“没有不适当内容的建议”中占比71%,与...
开发了一种集成图像与语言的系统(DeepDR-LLM),该系统结合了大语言模型(Large Language Model, LLM)和基于图像的深度学习(Deep Learning, DL)模型(DeepDR-Transformer),旨在为PCPs提供个性化的糖尿病管理建议。
DeepDR-Transformer模块生成的DR等相关视觉特征信息可自动输入LLM模块,从而实现DeepDR-LLM系统的一站式多模态诊疗意见集成。 DeepDR-LLM系统自去年研制成功后,科研团队对该系统开展了安全性、可靠性、可控性、公平性等多维度的评估。研究团队还邀请糖尿病相关学科的著名学者组成国际多学科专家委员会,首先从覆盖中国31个省...
DeepDR-LLM系统在实际临床工作流中的前瞻性研究: 研究设计:两臂真实世界前瞻性研究。 研究对象:患者的电子健康记录和眼底图像。 比较组:未使用辅助工具的PCP组和使用PCP+DeepDR-LLM辅助工具组。 随访内容:新诊断糖尿病患者的自我管理行为和需转诊DR患者的转诊遵从情况。
DeepDR-LLM系统由LLM模块和DeepDR-Transformer模块构成,研究团队创新性地提出了融合Adaptor和LoRA的多模态大模型协同优化策略,成功构建了全球首个面向糖尿病基层诊疗的视觉-大语言模型集成系统(图2)。基于大语言模型LLaMA,LLM模块通过构建Adaptor和LoRA融合框架,将额外的可训练网络层插入到LLaMA架构中,同时冻结LLaMA的原有权...
该研究开发的DeepDR-LLM系统通过集成LLM和DL技术,为初级糖尿病护理提供了全面的解决方案。系统在多个方面表现出色,包括个性化管理建议、实时DR筛查和提高患者的自我管理能力。 在糖尿病护理领域,糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy, DR)的筛查仍然是一个重要的公共卫生挑战。全球有超过5亿人患有糖尿病,其中80%生活在...
研究团队邀请了多位糖尿病相关学科的权威专家组成国际多学科专家委员会，对DeepDR-LLM系统进行了盲法评分测试，结果显示该系统在产出诊疗意见的质量上达到了甚至超越了基层医生的水平。此外，系统还通过了外部测试，涵盖来自多个国家的超50万张眼底图像，证明其诊断能力达到专业眼科医生水平。在一系列前瞻性读片试验中，...
糖尿病基层诊疗迎来革命性突破:DeepDR-LLM系统问世! 世界卫生组织数据显示,全球有超过5亿糖尿病患者,其中80%生活在中低收入国家。面对如此严峻的医疗形势,如何利用科技手段提升糖尿病诊疗水平,尤其是基层诊疗,一直是医学界的热点问题。你是否知道,一套革命性的新系统正在改变这一现状?
这项医工交叉合作研究构建了全球首个面向糖尿病诊疗的视觉—大语言模型的多模态集成智能系统DeepDR-LLM,通过融合大语言模型和深度学习技术优势,实现了医学影像诊断与诊疗意见的多模态生成功能,能提供糖尿病视网膜病变(DR)辅助诊断结果及个性化糖尿病综合管理意见,并首次向全球提供了面向糖尿病医疗垂直领域的多模态大模型应用...