HealthGPT – 浙大联合阿里等机构推出的医学视觉语言模型 | AI工具集

HealthGPT是什么

HealthGPT 是浙江大学、电子科技大学、阿里巴巴等多家机构联合开发的先进的医学视觉语言模型（Med-LVLM），通过异构知识适应技术实现医学视觉理解和生成任务的统一框架。采用创新的异构低秩适应（H-LoRA）技术，将视觉理解与生成任务的知识存储在独立的“插件”中，避免任务间的冲突。HealthGPT 提供两种版本：HealthGPT-M3（38亿参数）和 HealthGPT-L14（140亿参数），分别基于 Phi-3-mini 和 Phi-4 预训练语言模型。模型引入了分层视觉感知（HVP）和三阶段学习策略（TLS），优化视觉特征的学习和任务适应能力。

HealthGPT的主要功能

• 医学图像分析与诊断辅助：HealthGPT 能处理多种医学图像（如X光、CT、MRI等），帮助医生解读影像结果，提供诊断建议。
• 视觉问答：模型可以基于医学图像回答相关问题，例如解释图像中的异常情况或病变位置。
• 医学文本理解与生成：HealthGPT 能处理和生成医学文本，例如病历总结、诊断报告等，帮助医生快速整理和记录患者信息。
• 多模态融合：通过将视觉信息与文本信息相结合，HealthGPT 可以更全面地理解复杂的医疗场景，提供更准确的诊断和治疗建议。
• 个性化治疗方案建议：根据患者的病史和医学图像，HealthGPT 可以生成个性化的治疗方案，辅助医生进行临床决策。

HealthGPT的技术原理

• 异构低秩适应（H-LoRA）：HealthGPT 引入了异构低秩适应技术，将视觉理解和生成任务的学习过程分离，避免了任务间的冲突。通过引入低秩矩阵来更新权重，H-LoRA 在保持模型表达能力的同时，显著减少了需要训练的参数量。
• 分层视觉感知（HVP）：技术将视觉细节学习从视觉变换器（ViT）中分离，分别处理视觉理解和生成任务对视觉粒度的不同需求。使模型能更高效地处理复杂的医学图像数据。
• 三阶段学习策略（TLS）：HealthGPT 采用三阶段学习策略逐步训练 H-LoRA 插件，模型能快速适应多种下游医疗任务。在数据受限的情况下表现出色，能在多个指标上达到或超过现有最先进模型的性能。

HealthGPT的项目地址

HealthGPT的应用场景

• 医学图像生成：HealthGPT 可以生成高质量的医学图像，例如用于超分辨率任务或图像重建，辅助医疗诊断和研究。
• 医学教育与研究：HealthGPT 可用于医学教育，帮助学生更好地理解医学图像和诊断过程。为医学研究提供了强大的工具，支持多模态数据的分析和处理。
• 智能健康助手：HealthGPT 可以作为智能健康助手，帮助用户查询健康数据，提供日常健康管理建议。