CopilotCAD: 利用报告完成模型和医学影像基础模型的定量证据赋能放射科医生

计算机辅助诊断系统在辅助放射科医生和临床医生进行放射学临床实践、提高诊断准确性和效率方面具有巨大潜力。然而，传统系统主要通过文本报告生成或医学影像分类来提供诊断结果，将其定位为独立的决策者而非辅助者，并忽视了放射科医生的专业知识。本研究引入了一种创新范式，通过利用大型语言模型（LLMs）和医学影像分析工具，创建一个辅助副驾驶系统来赋能放射科医生。具体来说，我们开发了一个协作框架，将LLMs和由基础模型生成的定量医学影像分析结果与放射科医生（人机协同）相结合，实现了放射学报告的高效、安全生成，以及人工智能计算能力与医学专业人员专业知识的高效利用。这种方法使放射科医生能够生成更精确、更详细的诊断报告，改善患者预后，同时减轻临床医生的职业倦怠。我们的方法强调了人工智能作为医疗诊断支持工具的潜力，促进了技术与人类专业知识的和谐融合，以推动放射学领域的发展。