Eine von Forschern der Mohamed bin Zayed Universität geleitete Studie hat ein KI-Modell namens BiMediX2 vorgestellt. Dieses System kann Informationen in medizinischen Bildern verstehen und interpretieren und unterstützt die zweisprachige Analyse von Englisch und Arabisch, wobei es besonders bei der Verarbeitung arabischer Inhalte hervorragende Leistungen zeigt.
BiMediX2 ist das erste KI-System, das medizinische Bilder auf Englisch und Arabisch analysieren und beschreiben kann. Das System kann verschiedene medizinische Bilder verarbeiten, darunter Röntgenaufnahmen, MRT-Scans und Mikroskopbilder, und detaillierte Beschreibungen liefern sowie Fragen zum Bildinhalt beantworten. Das Modell verbessert nicht nur die Genauigkeit der Übersetzung bei der Interpretation medizinischer Bilder, sondern verstärkt auch deutlich die Verarbeitung arabischer Sprache.
Laut dem technischen Bericht schnitt BiMediX2 in Vergleichstests mit bestehenden Technologien hervorragend ab. Die Übersetzungseffizienz für englische Inhalte wurde um 9 % und für arabische Inhalte um 20 % gesteigert. Dieser Erfolg basiert auf dem umfangreichen Training des Teams mit 1,6 Millionen medizinischen Texten und Bilddaten, um eine präzise Übersetzung zwischen beiden Sprachen zu gewährleisten.
Die hervorragende Leistung von BiMediX2 beruht auf der innovativen zugrundeliegenden Architektur. Das System basiert auf der Llama3.1-Architektur und GPT-4o und wurde speziell für den medizinischen Bereich optimiert. Durch die Kombination mit Vision Encoder und Meta Llama3.1 ermöglicht BiMediX2 eine nahtlose zweisprachige Analyse medizinischer Bilder. In Tests erwies es sich bei der Erkennung falscher medizinischer Informationen als überlegen gegenüber GPT-4o.
Obwohl die Leistung von BiMediX2 ermutigend ist, betonen die Forscher, dass das System derzeit nur für Forschungszwecke bestimmt ist und noch nicht klinisch eingesetzt wird. Wie alle KI-Systeme kann auch BiMediX2 Fehler machen oder ungenaue Informationen liefern. Daher hat das Forschungsteam das Modell auf Hugging Face veröffentlicht und einen zweisprachigen Benchmark namens BiMed-MBench zur Leistungsprüfung ähnlicher Systeme vorgestellt.
BiMediX2 ist eine wichtige Innovation im Bereich der medizinischen Bildanalyse, insbesondere bei der Verarbeitung zweisprachiger medizinischer Bilder und Übersetzungen. Obwohl es derzeit noch nicht klinisch angewendet wird, bietet das Forschungsergebnis vielversprechende Aussichten für effizientere und genauere KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.