澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）下属澳大利亚电子健康研究中心（AEHRC）的研究人员正在利用视觉语言模型（VLM），将这种常用于聊天机器人的技术转化为医疗影像分析工具。研究团队通过胸片分析展示了这项技术的应用潜力。
视觉语言模型革新X光片解读
AEHRC研究科学家Aaron Nicolson博士指出，尽管VLM可处理各类医学影像，团队现阶段聚焦于胸片分析。作为诊断心脏疾病、呼吸系统疾病、肺癌筛查以及起搏器定位的关键工具，胸片分析需要专业放射科医生判读。
"澳大利亚放射科医生人力短缺问题日益严峻，"Nicolson博士强调，"随着人口老龄化，检查数量将持续增长，现有解决方案已难以满足需求。"为此，团队开发的AI系统可自动整合X光影像与患者转诊信息生成诊断报告，并通过机器学习持续优化。
数据训练提升诊断精度
模型训练过程需要海量数据支撑。研究人员向AI系统同时输入胸片影像、患者转诊信息以及放射科医生撰写的诊断报告，使系统逐步掌握影像特征与专业描述之间的关联规律。
"就像人类通过实践提升技能，AI模型在接触数十万张X光片后，诊断准确率显著提升，"Nicolson博士解释道。值得注意的是，当研究团队将患者急诊病历中的主诉、生命体征、常规用药等补充信息纳入训练数据后，系统生成的诊断报告进一步优化，为推进临床试验奠定基础。
伦理安全与临床应用并重
除胸片分析外，该技术还可应用于医学文档图像的信息提取。研究团队特别重视技术伦理，已开展布里斯班公主亚历山大医院的临床试验，对比AI报告与人类专家诊断的差异。Nicolson博士强调："这项技术始终定位于辅助决策，放射科医生将全程参与最终诊断确认。"
目前团队正积极拓展临床试验合作网络，计划在更多医疗机构验证技术的普适性和有效性。CSIRO的研究表明，通过融合多源临床数据的AI辅助系统，有望显著提升医学影像分析的效率与精度，为全球医疗资源紧张问题提供创新解决方案。
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