Academia Chinesa de Ciências lança o primeiro arquivo aberto de imagens biomédicas da China, OBIA

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Publicado emNotícias e Informações de IA · 2 minutos de leitura · Oct 10, 2023

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Recentemente, o Arquivo Aberto de Imagens Biomédicas (OBIA), estabelecido pelo Instituto de Genômica da Academia Chinesa de Ciências, foi aberto ao público. Este é o primeiro repositório chinês de imagens biomédicas e dados clínicos relacionados abertos ao acesso público. O OBIA já contém 937 casos de pacientes do Hospital 301, com 1,93 milhão de imagens médicas, abrangendo 9 modalidades e 30 locais anatômicos. O OBIA realiza a desidentificação, gerenciamento e controle de qualidade dos dados de imagem, fornecendo aos usuários serviços de navegação, pesquisa e download. O estabelecimento do OBIA preenche uma lacuna na abertura e compartilhamento de dados de imagens biomédicas na China, ajudando a superar o problema dos dados isolados e impulsionando o desenvolvimento e a aplicação de tecnologias de inteligência artificial baseadas em imagens médicas.

Novo sistema de IA detecta com precisão mudanças em imagens médicas

Na área médica, a análise de dados de imagem sempre foi um processo complexo e trabalhoso. Recentemente, pesquisadores da Weill Cornell Medicine desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial chamado LILAC (Inferência de Mudanças de Imagem Longitudinal Baseada em Aprendizado), capaz de analisar e detectar de forma eficiente e precisa imagens médicas que mudam ao longo do tempo. Este estudo, publicado em 20 de fevereiro na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, demonstra o amplo potencial de aplicação do LILAC em diversos cenários médicos. Os métodos tradicionais de análise de imagens médicas geralmente exigem muita personalização e pré-processamento.

Google DeepMind lança o WebLI-100B, um conjunto de dados de linguagem e visão com 100 bilhões de itens

A equipe do Google DeepMind lançou oficialmente o conjunto de dados WebLI-100B, um vasto conjunto de dados contendo 100 bilhões de pares imagem-texto, com o objetivo de melhorar a diversidade cultural e multilíngue dos modelos de linguagem e visão de inteligência artificial. Com este conjunto de dados, os pesquisadores esperam melhorar o desempenho dos modelos de linguagem e visão em diferentes contextos culturais e linguísticos, reduzindo simultaneamente as disparidades de desempenho entre subgrupos e, assim, aumentando a inclusão da inteligência artificial. Os modelos de linguagem e visão (VLMs) dependem de grandes conjuntos de dados para aprender a conectar imagens e texto.

Pequeno e poderoso! Microsoft lança o modelo pequeno LLaVA-Rad para geração precisa de relatórios de radiologia

Recentemente, pesquisadores da Microsoft Research, em conjunto com a Universidade de Washington, Universidade de Stanford, Universidade do Sul da Califórnia, Universidade da Califórnia em Davis e Universidade da Califórnia em São Francisco, lançaram o LLaVA-Rad, um novo modelo multimodal pequeno (SMM) projetado para melhorar a eficiência da geração de relatórios de radiologia clínica. O lançamento deste modelo não apenas marca um grande avanço na tecnologia de processamento de imagens médicas, mas também traz mais possibilidades para aplicações clínicas em radiologia. Na área biomédica, pesquisas baseadas em modelos básicos em larga escala já foram exibidas.

Meta acusada de violação de direitos autorais: uso de conjunto de dados LibGen para treinar IA e remoção de informações de direitos autorais

O Meta está enfrentando um processo por violação de direitos autorais, com advogados alegando que o CEO Mark Zuckerberg aprovou o uso de um conjunto de dados de livros e artigos eletrônicos piratas pela empresa para treinar seu modelo de IA Llama. O caso é um dos muitos processos por direitos autorais contra várias gigantes de tecnologia, acusadas de usar obras protegidas por direitos autorais sem autorização para treinar modelos de IA. Em documentos apresentados na noite de quarta-feira ao Tribunal Distrital dos EUA para o Distrito Norte da Califórnia, os autores reiteraram a declaração do Meta do final do ano passado.