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Abdulhady Abas Abdullah
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BiCLIP框架增强医学图像分割的鲁棒性
研究人员开发了BiCLIP，一个旨在提高医学图像分割鲁棒性的新颖框架。这种双向多模态方法通过允许视觉特征迭代地精炼文本表示来增强语义对齐。BiCLIP还包含一个增强一致性目标，以稳定学习对抗输入变化。在QaTa-COV19和MosMedData+基准上的评估表明，BiCLIP即使在仅用少量标记数据训练的情况下也优于现有方法，并能抵抗运动模糊和低剂量CT噪声等常见临床伪影。
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神经符号对齐将临床LLM安全性提升21%
研究人员开发了一种名为神经符号对齐的新型训练框架，以增强临床语言模型的安全性。该方法将一个7B参数的临床LLM与一个基于大型生物医学知识图谱构建的生理世界模型相结合。通过根据稳态约束和药物相互作用惩罚对候选响应进行评分，该框架显著提高了模型生成生理安全建议的能力，在安全性指标上优于现有方法甚至GPT-4。