Após realizar uma radiografia do tórax no hospital, muitas vezes é necessário esperar na fila para que o médico revise e analise os resultados, o que geralmente leva mais de uma hora. Recentemente, descobri o MedRAX, um agente de análise de imagens médicas de código aberto no GitHub, que busca mudar nossa abordagem tradicional. Ele integra diversas ferramentas profissionais de análise de radiografias de tórax, é construído sobre as estruturas LangChain e LangGraph e utiliza o GPT-4o como modelo principal de grande porte. Ele integra sete categorias principais de ferramentas profissionais, incluindo resposta visual a perguntas, segmentação de imagens, localização de lesões, geração de relatórios e classificação de doenças. Pode acionar essas ferramentas de forma inteligente para concluir tarefas complexas de análise de imagens médicas sem necessidade de treinamento adicional. GitHub: https://t.co/WpZGLW5O5J Principais características: - Resposta a perguntas visuais: Compreensão e raciocínio de imagens médicas complexas usando CheXagent e LLaVA-Med; - Segmentação precisa: as estruturas anatômicas são identificadas usando os modelos MedSAM e PSPNet; - Localização da lesão: Localize com precisão a lesão na imagem usando o modelo Maira-2; - Geração de relatórios: Gera automaticamente relatórios de diagnóstico médico detalhados com base no SwinV2 Transformer; - Classificação de doenças: 18 categorias patológicas foram detectadas usando DenseNet-121; - Avaliação abrangente: Fornece ao ChestAgentBench um benchmark com 2.500 consultas médicas complexas. Após clonar o repositório e instalar as dependências, você pode iniciar a interface do Grado executando https://t.co/tdTXZP13GL. Você precisa configurar a chave da API da OpenAI. A implantação local e na nuvem é compatível.
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