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病院で胸部X線検査を受けた後、医師が検査結果を確認して分析するまで列に並ばなければならないことが多く、通常は1時間以上かかります。 私は最近、GitHub 上のオープンソースの医療画像分析エージェントである MedRAX に出会いました。これは、従来のアプローチを変えようとしています。 複数の専門的な胸部X線分析ツールを統合し、LangChainおよびLangGraphフレームワーク上に構築され、コアの大規模モデルとしてGPT-4oを使用しています。 視覚的な質問応答、画像セグメンテーション、病変部位の特定、レポート生成、疾患分類など、7つの主要な専門ツールカテゴリを統合しています。これらのツールをインテリジェントに呼び出し、追加のトレーニングなしで複雑な医用画像解析タスクを完了できます。 GitHub: https://t.co/WpZGLW5O5J 主な機能: - 視覚的な質問回答: CheXagent と LLaVA-Med を使用した複雑な医用画像の理解と推論。 - 正確なセグメンテーション: MedSAM および PSPNet モデルを使用して解剖学的構造を識別します。 - 病変の位置特定: Maira-2 モデルを使用して画像内の病変を正確に特定します。 - レポート生成: SwinV2 Transformer に基づいて詳細な医療診断レポートを自動的に生成します。 - 疾患分類: DenseNet-121 を使用して 18 の病理学的カテゴリが検出されました。 - 包括的な評価: 2,500 件の複雑な医療クエリを含む ChestAgentBench ベンチマークを提供します。 リポジトリをクローンし、依存関係をインストールしたら、https://t.co/tdTXZP13GL を実行してGradoインターフェースを起動できます。OpenAI APIキーを設定する必要があります。ローカルおよびクラウドでのデプロイがサポートされています。