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कंप्यूटर-एडेड डायग्नोसिस (CAD) और बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का एकीकरण नैदानिक अनुप्रयोगों में एक आशाजनक सीमा प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से रेडियोलॉजिस्ट द्वारा किए गए निदान प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और एक आभासी पारिवारिक डॉक्टर के समान परामर्श प्रदान करने में। इस एकीकरण की आशाजनक संभावनाओं के बावजूद, वर्तमान कार्यों को कम से कम दो सीमाओं का सामना करना पड़ता है: (1) एक रेडियोलॉजिस्ट के दृष्टिकोण से, मौजूदा अध्ययन आमतौर पर लागू छवि क्षेत्रों के संबंध में सीमित दायरे के होते हैं, जो विभिन्न रोगियों की निदान आवश्यकताओं को पूरा करने में विफल होते हैं। इसके अलावा, LLMs की अपर्याप्त निदान क्षमता जनित चिकित्सा रिपोर्टों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को और कमजोर करती है। (2) वर्तमान LLMs चिकित्सा विशेषज्ञता में आवश्यक गहराई की कमी रखती हैं, जिससे वे आभासी पारिवारिक डॉक्टर के रूप में कम प्रभावी हो जाती हैं, क्योंकि रोगी परामर्श के दौरान दिए गए सुझावों की संभावित अस्थिरता होती है। इन सीमाओं को दूर करने के लिए, हम ChatCAD+ को पेश करते हैं, जो सार्वभौमिक और विश्वसनीय है। विशेष रूप से, यह दो मुख्य मॉड्यूल द्वारा विशेषता प्राप्त करता है: (1) विश्वसनीय रिपोर्ट उत्पादन और (2) विश्वसनीय इंटरैक्शन। विश्वसनीय रिपोर्ट उत्पादन मॉड्यूल विभिन्न क्षेत्रों से चिकित्सा छवियों का अर्थ निकालने और हमारे प्रस्तावित पदानुक्रम में संदर्भ में शिक्षण के माध्यम से उच्च गुणवत्ता की चिकित्सा रिपोर्ट बनाने में सक्षम है। साथ ही, इंटरैक्शन मॉड्यूल प्रतिष्ठित चिकित्सा वेबसाइटों से अद्यतन जानकारी का लाभ उठाता है ताकि विश्वसनीय चिकित्सा सलाह प्रदान की जा सके। मिलकर,这些设计的模块与人类医疗专业人士的专业知识密切契合,提供更高的解释和建议的一致性和可靠性。源代码可在 GitHub 上获得。
Zhao et al. (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
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