加州大学洛杉矶分校的研究人员最近开发了 斯利维特，一个新模型 人工智能 (AI) 可以以专家级的精度分析复杂的 3D 医学检查，所需时间仅为人类专家的一小部分。
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细节
- SLIViT（Vision Transformer Slice Integration）可以有效地分析各种类型的 3D 图像，包括 MRI、CT 扫描和超声波。
- 该模型符合临床专家的准确性，将分析时间缩短了 5.000 倍，令人印象深刻。
- 与其他人工智能模型不同，SLIViT 仅需要数百个训练样本，使其更适合实际应用。
- 该框架利用迁移学习，利用 2D 医学数据的先验知识，对较小的 3D 数据集进行高效训练。
为什么这有关系
随着对更快诊断的需求不断增长，SLIViT 快速准确地分析图像的能力为医疗保健提供了革命性的潜力。该模型处理小数据集的能力也使资源有限的提供者更容易使用——有可能使专业医学成像民主化。
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