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MMedAgent

AI工具8個月前發布 AI工具集
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MMedAgent – 專為醫療領域設計的多模態AI智能體,管理多種醫療任務

MMedAgent是什么

MMedAgent是一款專為醫療行業設計的多模態人工智能智能體,通過整合多種開源醫療模型來有效管理各類醫療任務。該系統包含一個經過指令調整的多模態大型語言模型(MLLM),充當行動規劃器和結果匯總器,并配備了一系列專為醫療領域量身定制的工具,每個工具都針對特定的醫療任務進行優化。MMedAgent能夠處理如MRI、CT、X射線等多種醫學成像模式,從而支持臨床實踐中的多樣化數據類型。通過理解用戶指令及醫學影像,該系統生成格式化指令以調用特定工具,并將工具的輸出匯聚起來,提供準確、全面的回復。MMedAgent在多種醫療任務中的表現超過了現有的開源解決方案,甚至優于一些閉源模型如GPT-4o。

MMedAgent

MMedAgent的主要功能

  • 多模態任務處理:MMedAgent能夠處理多種語言和多模態任務,包括接地、分割、分類、醫學報告生成(MRG)和檢索增強生成(RAG)。
  • 醫療影像支持:該系統支持多種醫學成像方式,如MRI、CT和X射線,靈活應對臨床實踐中遇到的各類數據。
  • 工具集成與調用:MMedAgent整合了多個工具,涵蓋七個重要的醫療任務,能夠根據用戶指令選擇合適的工具進行調用。
  • 指令微調:通過創建指令調整數據集,MMedAgent訓練多模態大型語言模型(MLLM)以理解和執行用戶的指令。
  • 結果聚合:MLLM作為結果匯總器,將工具的輸出與用戶的指令和圖像相結合,生成最終的響應。
  • 端到端訓練:MMedAgent采用自回歸目標對生成的序列進行端到端訓練,確保模型能正確使用工具并根據工具的結果回答問題。

MMedAgent的技術原理

  • 系統架構:MMedAgent由兩個核心部分構成:
    • 一個經過指令調整的多模態大型語言模型(MLLM),作為行動規劃器和結果匯總器。
    • 為智能體專門定制的一系列醫療工具,每個工具都針對醫療領域的特定任務。
  • 工作流程:MMedAgent的工作流程分為四個步驟:
    • 用戶提供指令和醫療圖像。
    • MLLM解析指令和圖像,生成格式化指令以調用特定工具。
    • 執行工具并返回結果。
    • MLLM將工具的輸出與用戶指令和圖像結合,生成最終答案。
  • 指令微調:MMedAgent采用統一的對話格式,以確保其在行動規劃和結果匯總中的角色。在接收到用戶輸入后,MMedAgent生成三個部分:
    • Thought(思考):判斷是否需要調用外部工具。
    • API Name和API Params(API名稱和參數):API調用的名稱和參數。
    • Value(值):由MLLM聚合的工具輸出和自然語言回應。
  • 自回歸目標訓練:MMedAgent通過自回歸目標對生成的序列進行端到端訓練,以確保模型能夠正確使用工具并根據工具的輸出作出回答。

MMedAgent的項目地址

MMedAgent的應用場景

  • 視覺問答(VQA):MMedAgent能夠處理與醫學影像相關的問題,基于圖像內容提供答案,支持MRI、CT、X射線、組織學和大體病理學等多種影像模態。
  • 分類任務:通過使用BiomedCLIP工具,MMedAgent能夠進行零樣本和細粒度的醫學圖像分類。
  • 定位和分割任務:MMedAgent集成了Grounding DINO和MedSAM工具,應用于醫學影像的定位和分割任務,包括基于邊界框提示的分割(Segmentation)和基于文本提示的分割(G-Seg)。
  • 醫學報告生成(MRG):借助ChatCAD工具,MMedAgent能夠從X光圖像生成準確的醫學報告。
  • 檢索增強生成(RAG):MMedAgent通過ChatCAD+工具,從外部數據源獲取最相關的信息,支持醫療檢索流程。
  • 跨模態醫學任務處理:MMedAgent能夠靈活利用各種醫療工具,處理跨不同成像模態的廣泛醫學任務。

常見問題

  • MMedAgent如何處理不同類型的醫學圖像?MMedAgent支持多種醫學成像模式,包括MRI、CT和X射線,能夠根據圖像特性選擇合適的處理工具。
  • MMedAgent的使用場景有哪些?該系統可用于視覺問答、醫學報告生成、圖像分類、定位和分割等多種醫療場景。
  • 如何獲取MMedAgent的最新版本?您可以通過其Github倉庫獲取最新版本及更新信息。
  • MMedAgent的性能如何?MMedAgent在多個醫療任務上的表現優于現有的開源方案,且在某些任務上超過了閉源模型。
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