HOPPR 医疗级平台用于医学影像 AI

人工智能（AI）的技术进步推动了大型视觉语言模型（LVLMs）的开发，这些模型是在数以百万计的配对图像和文本样本上训练的。随后的研究努力表明，LVLMs 有望在医学影像应用（例如放射科报告生成）中实现卓越的性能，但仍存在一些阻碍广泛部署这些解决方案的障碍。这些障碍包括开发大规模模型的高计算成本、构建复杂 AI 模型所需的专业知识，以及获取足够大且高质量数据集以充分代表将要部署 LVLMs 解决方案的患者群体的困难。HOPPR 医疗级平台通过提供强大的计算基础设施、构建在其上提供一系列基础模型以便开发人员针对特定用例进行微调，以及建立一套健全的质量管理体系来制定标准，以评估针对临床环境部署的微调模型，从而解决了上述障碍。HOPPR 平台拥有来自数百个影像中心、覆盖多样人群的数以百万计的影像研究和文本报告，以用于预训练基础模型并为特定用例的队列（cohorts）提供微调数据。所有数据均经过去识别并安全存储，以符合 HIPAA 合规要求。此外，开发人员可以在 HOPPR 平台上安全地托管模型，并通过 API 访问这些模型，以在既定的临床工作流程中进行推断。借助医疗级平台，HOPPR 的使命是加速 LVLMs 用于医学影像的部署，从而最终优化放射科医生的工作流程并满足该领域日益增长的需求。