一款由浙大阿里巴巴等多家机构联合开发的先进医学视觉语言模型——HealthGPT

HealthGPT是一个由浙江大学、电子科技大学、阿里巴巴等多家机构联合开发的先进医学视觉语言模型（Med-LVLM），旨在通过异构知识适应技术实现医学视觉理解和生成任务的统一框架。它能够处理多种医学图像（如X光、CT、MRI等），并提供诊断建议、视觉问答和医学文本生成等功能。

HealthGPT功能特点：

1、医学图像分析与诊断辅助：

– HealthGPT 可以处理多种医学图像，帮助医生解读影像结果并提供诊断建议。

2、视觉问答：

– 基于医学图像回答相关问题，例如解释图像中的异常情况或病变位置。

3、医学文本理解与生成：

– 处理和生成医学文本，例如病历总结、诊断报告等，帮助医生快速整理和记录患者信息。

4、多模态融合：

– 结合视觉信息与文本信息，更全面地理解复杂的医疗场景，提供更准确的诊断和治疗建议。

5、个性化治疗方案建议：

– 根据患者的病史和医学图像，生成个性化的治疗方案，辅助医生进行临床决策。

6、强大的技术支撑：

– 采用异构低秩适应（H-LoRA）技术，将视觉理解和生成任务的知识存储在独立的“插件”中，避免任务间的冲突。

– 引入分层视觉感知（HVP）和三阶段学习策略（TLS），优化视觉特征的学习和任务适应能力。

HealthGPT应用场景：

1、医学图像生成：

– HealthGPT 可以生成高质量的医学图像，例如用于超分辨率任务或图像重建，辅助医疗诊断和研究。

2、医学教育与研究：

– 用于医学教育，帮助学生更好地理解医学图像和诊断过程。

3、智能健康助手：

– 作为智能健康助手，帮助用户查询健康数据，提供日常健康管理建议。

HealthGPT项目地址：

项目官网：https://llsuzy.github.io/HealthGPT.github.io/

Github仓库：https://github.com/DCDmllm/HealthGPT

HuggingFace模型库：https://huggingface.co/lintw/HealthGPT-M3

arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09838

FG-CLIP 2：360推出的新一代开源双语细粒度视觉语言对齐模型

DeepSeek-OCR：DeepSeek团队开源的高效长文本视觉语言处理模型

SAIL-VL2：抖音 × 新加坡国立大学联合开源的视觉语言模型

Granite-Docling-258M：IBM轻量级视觉语言模型

MeWM：使用3D扩散模型模拟不同治疗方案下的肿瘤形态演变的AI医学大模型

标签： AI医学, AI视觉语言模型

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