在人工智能的浪潮中，多模态大模型以其强大的数据处理能力和深度学习算法，被寄予厚望于医疗影像分析、辅助诊断等领域。然而，现实情况却远非如此乐观。本文将带您深入了解多模态大模型在医疗辅助诊断领域的潜力与局限，揭示其面临的技术瓶颈和挑战。
医疗AI的潜力与局限
多模态大模型，能够同时处理和整合来自多种输入形式（如文本、图像、音频等）的大型机器学习模型。它们在多种应用场景中展现出了令人瞩目的潜力。但在医疗领域，这些模型却面临着难以逾越的障碍。
微小目标识别的挑战
医学图像与自然图像的主要区别在于对小目标检测的重视。例如，在肺部CT中，结节检测的下限通常是3-4毫米，即4-5像素。这要求模型具备极高的分辨能力，同时处理巨大的计算量。
医生报告的语义模糊和风格差异
医生报告的风格和详细程度差异很大，缺乏统一标准。这使得模型难以统一学习和理解。此外，医生的定位描述非常抽象，增加了模型训练的复杂性。
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