要點：
– InnerSight自動勾畫腫瘤，縮短放射治療時間
– LLaVA-Med AI聊天機器人回答生物醫學圖像問題
– AI技術幫助醫生診斷和治療疾病，提高醫療效率和品質
AI技術應用：醫學診症快而準
微軟最近與英國國家醫療服務體系（NHS）合作，利用AI技術來縮短癌症患者的等待時間。這項技術稱為InnerEye，可以自動識別和劃定腫瘤，從而縮短放射治療的計劃時間。傳統的癌症治療方法需要花費長時間進行掃描和勾勒出骨骼和器官輪廓等，以確保放射治療中的輻射能夠準確地射向正確的位置，避免對附近的器官和細胞造成損害。這種技術的應用可以讓醫生有更多的時間來關注患者的護理，並且可以減少患者的等待時間。
這項由微軟與阿登布魯克醫院合作的成果顯示，AI可以以90%的準確率繪製出人體的輪廓細節。雖然醫生仍然會手動檢查AI的繪製結果，但在大約三分之二的情況下，醫生已經不必對AI所繪製的結果進行任何修改，而是可以直接用於去除癌細胞。這使得掃描和繪製的速度提高了整2.5倍。
微軟與阿登布魯克醫院根據以前的患者數據，為InnerEye程序進行訓練，從而研發出這一項能進行放射治療的AI技術。英國目前計劃將這項新型的AI技術以成本價提供給全英國的醫療服務體系，有望改善當地癌症醫療系統。
除了這項技術，微軟還開發了一款名為LLaVA-Med的多模態生成式AI聊天機器人，用於回答關於生物醫學圖像的開放式研究問題。這個模型的形成可分為2階段，首先是利用生物醫學圖像及圖說的配對組資料，來讓模型學習對應單字，再來是用GPT-4產出的遵從指令的資料，來學習開放式對話語意，也就是模仿外行人學習生物醫學知識的過程。團隊總共用8張NVIDIA A100 GPU，不到15小時就完成LLaVA-Med的訓練，而且能準確回答關於生物醫學影像的問題。團隊指出，經3項標準視覺問答數據集測試，LLaVA-Med比各項監督式SOTA模型還要好，接下來，微軟團隊將釋出遵從指令的訓練數據和模型本身。
總括而言，這些AI技術的應用可以幫助醫生更快地診斷和治療疾病，並且減輕醫療人員的負擔。InnerEye技術可以縮短放射治療的計劃時間，讓醫生有更多時間關注患者的護理，並且可以減少患者的等待時間。而LLaVA-Med多模態生成式AI聊天機器人可以幫助醫生更快地回答醫生影像的問題，提高醫療效率，進一步改善醫療質量。
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