Diagnosis by Composition (DbC)

新AI框架通过组合放射学发现来诊断未见过的疾病

研究人员开发了一个名为“按组成进行诊断”（DbC）的新框架，旨在提高放射学诊断中深度学习模型的可解释性和适应性。与直接预测疾病标签的传统模型不同，DbC学习放射学发现的词汇表，并根据既定指南使用这些发现来诊断疾病。这种方法允许系统通过组合已知发现来诊断未见过的疾病，而无需重新训练，并且通过将图像特征与发现的文本描述对齐，提供了固有的可解释性和可审计性。在对肝脏CT扫描的测试中，与现有方法相比，DbC在检测和定位已见和未见疾病方面表现出优越的性能。