Después de realizarte una radiografía de tórax en el hospital, a menudo tienes que esperar en fila para obtener los resultados para que el médico los revise y analice, lo que suele tardar más de una hora. Recientemente descubrí MedRAX, un agente de análisis de imágenes médicas de código abierto en GitHub, que está intentando cambiar nuestro enfoque tradicional. Integra múltiples herramientas profesionales de análisis de radiografías de tórax, está construido sobre los marcos LangChain y LangGraph, y utiliza GPT-4o como modelo grande central. Integra siete categorías principales de herramientas profesionales, que incluyen respuesta a preguntas visuales, segmentación de imágenes, localización de lesiones, generación de informes y clasificación de enfermedades. Puede utilizar estas herramientas de forma inteligente para completar tareas complejas de análisis de imágenes médicas sin necesidad de formación adicional. GitHub: https://t.co/WpZGLW5O5J Características principales: - Respuesta a preguntas visuales: comprensión y razonamiento sobre imágenes médicas complejas utilizando CheXagent y LLaVA-Med; - Segmentación precisa: Las estructuras anatómicas se identifican utilizando los modelos MedSAM y PSPNet; - Localización de la lesión: Localice con precisión la lesión en la imagen utilizando el modelo Maira-2; - Generación de informes: Genera automáticamente informes de diagnóstico médico detallados basados en el SwinV2 Transformer; - Clasificación de enfermedades: se detectaron 18 categorías patológicas utilizando DenseNet-121; - Evaluación integral: Proporciona un benchmark de ChestAgentBench con 2.500 consultas médicas complejas. Tras clonar el repositorio e instalar las dependencias, puedes iniciar la interfaz de Grado ejecutando https://t.co/tdTXZP13GL. Necesitas configurar la clave de la API de OpenAI. Se admiten implementaciones locales y en la nube.
Cargando el detalle del hilo
Obteniendo los tweets originales de X para ofrecer una lectura limpia.
Esto suele tardar solo unos segundos.