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《多模态基础模型在医学影像中的应用：系统综述与实施指南》是由斯坦福大学和微软研究院的研究人员共同撰写的系统综述，旨在探讨多模态基础模型（如大视觉语言模型）在医学成像领域的应用前景、技术现状以及实施指南。

 

人工智能在医疗领域的应用为改善临床工作流程和患者诊疗提供了巨大潜力。然而，现有的人工智能模型大多依赖于单一模态输入，未能充分捕捉医学实践中的多模态特性。此外，这些模型通常需要大量标注数据进行监督学习，这在实际临床环境中既难以推广，也不经济。为了克服这些局限性，本文提出了一种新的范式：多模态基础模型，特别是大视觉语言模型（VLMs），能够在训练过程中处理多种数据类型，从大规模未标注数据集或不同模态的自然配对中学习，从而构建更强大、更通用的医疗人工智能系统。

 

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本文首先统一了多模态基础模型在医学影像应用中的术语，对现有研究进行了系统分析。研究人员筛选了来自医学和人工智能领域的1144篇吻戏，最终纳入了97篇符合条件的研究。这些研究涵盖了多种医学影像模态（如X光、CT、超声等）以及多种非影像模态（如病历报告、基因数据等）。

 

本文详细阐述了多模态自监督学习的几种主要策略：对比学习、自我预测、生成式学习以及生成式视觉语言模型。

 

对比学习通过构建正负样本对，学习不同模态数据之间的语义关联。例如，将同一患者的X光图像和对应的病历报告作为正样本对，而不同患者的图像和报告则作为负样本对。“对比语言-图像预训练”模型（即一种基于对比文本-图像对的预训练方法或者模型）是这种方法的典型代表。

 

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自我预测通过掩盖部分输入数据，并利用跨模态的互补信息来重建原始输入。这种方法最初在自然语言处理领域取得成功，随后被应用于计算机视觉领域。在多模态场景下，可以掩盖图像或文本的部分信息，并利用其他模态的信息进行重建。

 

生成式学习旨在学习训练数据的分布，并能够生成新的合成数据。自编码器、生成对抗网络（GANs）是两种常用的生成式模型。在多模态场景下，可以利用一种模态的数据生成另一种模态的数据，例如根据医学图像生成相应的病历报告。

 

生成式视觉语言模型结合了图像和文本信息，能够根据文本指令生成相应的图像描述或其他输出。这种模型通常利用预训练的大语言模型（LLMs）进行文本编码和解码，具有更直观的交互界面。

 

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本文还探讨了多种模型微调策略，例如对整个模型或部分模型进行微调，或者仅使用预训练模型作为特征提取器。此外，本文还介绍了零样本分类和指令微调等技术，这些技术能够减少对标注数据的依赖，并提高模型的泛化能力。

 

研究结果表明，与单模态方法相比，多模态训练能够显著提高下游任务的性能。本文还分析了不同模态组合和预训练策略的有效性，并总结了当前多模态基础模型在医学影像应用中的优势和局限性。

 

最后，文章针对模型开发者、临床医生、政策制定者和数据集管理者提出了具体的实施指南和建议。例如，临床医生应积极参与模型开发，明确临床需求和关键模态；政策制定者应制定合理的审批流程，平衡效率和安全；数据集管理者应注重收集高质量、多样化和多模态的数据。

 

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总之，这篇文章对用于医学影像的多模态基础模型进行了全面的综述，为该领域未来的发展提供了宝贵的参考，并强调了跨学科合作的重要性，以推动多模态人工智能技术在医疗领域的应用，最终改善患者的诊疗体验和预后。本文不仅总结了当前研究现状，也指出了该领域面临的挑战，例如数据隐私、模型可解释性以及临床应用的规范化等问题，为未来的研究方向提供了明确的指引。这篇文章的价值在于其系统性、全面性和实用性，为推动多模态人工智能技术在医学影像领域的应用做出了重要贡献。