MGH Radiology Llama：面向放射学的 Llama 3 70B 模型

Yucheng Shi; Peng Shu; Zhengliang Liu; Zihao Wu; Quanzheng Li; Tianming Liu; Ninghao Liu; Xiang Li

MGH Radiology Llama：面向放射学的 Llama 3 70B 模型

计算与语言 2024-12-17 v2 人工智能

作者: Yucheng Shi , Peng Shu , Zhengliang Liu , Zihao Wu , Quanzheng Li , Tianming Liu , Ninghao Liu , Xiang Li

摘要

近年来，放射学领域越来越多地运用人工智能（AI）来提高诊断准确性、简化工作流程并改善患者护理。大型语言模型（LLM）作为尤为有前景的工具，在帮助放射科医生生成报告、提供临床决策支持和患者沟通方面展现出巨大潜力。本文提出了一种先进的放射学专注型大型语言模型：MGH Radiology Llama。它基于 Llama 3 70B 模型开发，继承了 Radiology-GPT 和 Radiology-Llama2 等领域特定模型的优势。该模型利用马萨诸塞总医院提供的独特且全面的数据集，包含超过 650 万篇去标识化的医学报告，覆盖 various imaging modalities。模型在给定相应检查发现后，生成准确且临床相关的放射学报告方面表现出显著提升。我们的评估包括传统指标和基于 GPT-4 的评估，凸显了该工作在通用 LLM 之上的增强性能。

关键词

放射学大型语言模型 Llama 3 医学报告临床决策支持

引用

@article{arxiv.2408.11848,
  title  = {MGH Radiology Llama: A Llama 3 70B Model for Radiology},
  author = {Yucheng Shi and Peng Shu and Zhengliang Liu and Zihao Wu and Quanzheng Li and Tianming Liu and Ninghao Liu and Xiang Li},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2408.11848},
  year   = {2024}
}

备注

11 pages, 3 figures, 1 table

MGH Radiology Llama：面向放射学的 Llama 3 70B 模型

摘要

关键词

引用

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