近日，微软研究院联合华盛顿大学、斯坦福大学、南加州大学、加利福尼亚大学戴维斯分校以及加利福尼亚大学旧金山分校的研究人员共同推出了 LLaVA-Rad，这是一种新型的小型多模态模型（SMM），旨在提升临床放射学报告的生成效率。该模型的推出不仅标志着医学图像处理技术的一大进步，也为放射学的临床应用带来了更多的可能性。在生物医学领域，基于大规模基础模型的研究已经展现出良好的应用前景，尤其是在多模态生成 AI 的发展下，可以同时处理文本与图像，从而支持视觉问答

一项由穆罕默德·本·扎耶德大学研究人员主导的研究成果，推出了一种名为 BiMediX2 的人工智能模型，该系统能够理解并解释医学图像中的信息，并且支持英语和阿拉伯语的双语分析，尤其在处理阿拉伯语内容时表现尤为优异。BiMediX2是首个能够用英语和阿拉伯语分析、描述医学图像的人工智能系统。该系统可以处理包括 X 射线、MRI 扫描和显微图像在内的多种医学图像，并能提供详细描述，同时回答有关图像内容的提问。该模型在医学图像的理解上，不仅提升了翻译的准确性，还显著增强