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Après avoir passé une radiographie pulmonaire à l'hôpital, il faut souvent faire la queue pour obtenir les résultats que le médecin doit examiner et analyser, ce qui prend généralement plus d'une heure. J'ai récemment découvert MedRAX, un agent d'analyse d'images médicales open source disponible sur GitHub, qui tente de changer notre approche traditionnelle. Il intègre plusieurs outils professionnels d'analyse de radiographies thoraciques, est construit sur les frameworks LangChain et LangGraph, et utilise GPT-4o comme modèle central de grande taille. Il intègre sept grandes catégories d'outils professionnels, notamment la réponse à des questions visuelles, la segmentation d'images, la localisation de lésions, la génération de rapports et la classification des maladies. Il peut faire appel intelligemment à ces outils pour réaliser des tâches complexes d'analyse d'images médicales sans formation supplémentaire. GitHub : https://t.co/WpZGLW5O5J Caractéristiques principales : - Réponse aux questions visuelles : compréhension et raisonnement complexes sur des images médicales à l'aide de CheXagent et LLaVA-Med ; - Segmentation précise : les structures anatomiques sont identifiées à l'aide des modèles MedSAM et PSPNet ; - Localisation de la lésion : localiser précisément la lésion sur l'image à l'aide du modèle Maira-2 ; - Génération de rapports : Génère automatiquement des rapports de diagnostic médical détaillés basés sur le transformateur SwinV2 ; - Classification des maladies : 18 catégories pathologiques ont été détectées à l'aide de DenseNet-121 ; - Évaluation complète : Fournit un point de référence ChestAgentBench avec 2 500 requêtes médicales complexes. Après avoir cloné le dépôt et installé les dépendances, vous pouvez lancer l'interface Grado en exécutant https://t.co/tdTXZP13GL. Vous devrez configurer la clé API OpenAI. Le déploiement local et cloud est pris en charge.