《“奥拉”：用于理解、推理和标注的多模态医学智能体》

2025-07-25 数字医疗 等1家媒体报道 科研进展

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本文介绍了名为“奥拉”的多模态医学智能体，它通过动态交互、情境化解释和假设检验，显著提升了AI系统的透明度、适应性和临床一致性。与传统的僵化医学影像AI模型相比，“奥拉”能够独立推理、识别上下文不足的情况，并动态使用各种工具，如分割套件、反事实图像生成模块和评估工具等，从而更好地适应复杂的临床环境。基于Qwen-32B大型语言模型架构，“奥拉”采用ReAct风格的推理循环，能够将用户的请求分解成逻辑步骤并利用其集成的工具集来执行每个步骤，从而提高了AI在医学影像分析中的实用性和灵活性。这种创新方法使“奥拉”能够在胸部X光图像分析中提供更准确和可解释的结果。（摘要由动脉网AI生成）