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新的诊断损失提高了放射学报告的准确性

研究人员开发了一种名为诊断损失（Diagnostic Loss，DLoss）的新训练目标，以提高自动放射学报告生成的准确性。与专注于整体文本流畅性的传统方法不同，DLoss 专门解决了识别支持性诊断同时避免不支持性诊断的非对称需求。这种方法可以集成到现有的医学视觉语言模型中，而无需更改其核心架构或推理过程。在大规模 CT 扫描数据集上的评估表明，DLoss 在不牺牲语言生成质量的情况下提高了诊断的准确性。