8月7日消息,据国外媒体报道,IBM将给其医疗数据库加入医学图像,其沃森人工智能技术将能够通过挖掘那些信息帮助医生做出诊断。
该公司周四宣布,它将以10亿美元收购医学图像软件公司Merge Healthcare。
在今年4月设立沃森医疗业务后,IBM先收购了几家规模较小的医疗数据公司,并跟苹果、Johnson & Johnson和Medtronic建立合作关系。上周,IBM宣布与大型药房连锁店CVS Health达成合作,将开发数据驱动型服务来帮助糖尿病、心脏病等慢性疾病患者更好地进行健康管理。
而对于Merge Healthcare的收购,既是一笔大规模投资,对于IBM新成立的沃森医疗部门而言也是新的资源。IBM负责该项业务高级研究副总裁约翰·凯利(John Kelly)在受访时表示,“我们将给沃森和分析部门带来医疗保健领域最大的数据集——图像。”
据IBM研究人员估计,像CAT扫描图、X光照片和乳房X线照片这样的图像在当下所有的医疗数据中的占比高达90%左右。那些图像和病患的电子病历通常都是分开处理的。例如,放射科医师一天可能要检查成千上万张病患的图像,但他们只会去辨别图像上的异常情况,而不会同时考虑到病患的病历、治疗和用药方案。
“沃森将能够同时理解这两方面的情况。”凯利说。
沃森人工智能技术目前主要应用于分析文件和网络上的文本。
但凯利指出,在过去的两年里,IBM的实验室研究人员一直在训练沃森人工智能引擎的图像识别能力。“也就是说,我们要给沃森带来眼睛。”
总部位于芝加哥的Merge Healthcare专门研究存储、查看和共享医学图像的软件。它的技术为诸多的医疗保健服务提供商和图像设备厂商广泛使用,它使用存档图像的权限大小因客户要求和州及联邦的医疗隐私法规而异。
medical images是沃森医疗业务设立以来IBM所收购的第三家医疗数据公司。4月,它同意收购两家创业公司:Explorys和Phytel。Explorys是克利夫兰诊所的剥离公司,它拥有的5000万名病患的数据用于发现疾病、治疗方案和治疗结果的模式。位于达拉斯的Phytel致力于打造管理病人护理和降低患者再入院比例的软件。这两笔交易规模较小,但相关财务细节并未披露。
作为云服务销售的沃森技术可用于帮助IBM客户从他们在运营中收集到的数据发现模式规律。而医疗保健堪称IBM为一整个行业打造全面的产品的首个领域。
以往,用于医疗的自动化决策支持系统一开始往往为人们所看好,但结果却让人失望,在实践中的用途很有限。但IBM认为其沃森技术能够在未来几年带来真正的突破。
该公司相信自己能够在改善医疗保健上成为技术领导者,给病患带来更好的治疗结果,同时帮助服务提供商、保险商和病患有效减少支出。
4月接受采访的时候,IBM CEO弗吉尼亚·罗曼提(Virginia M. Rometty)谈到了公司这些年在给从计算机化人口普查数据到将宇航员送上月球的重大项目提供技术上的角色。
她说,“我们的‘登月’项目将会是在医疗保健领域产生重大影响。”
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。