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在现代医疗体系面临巨大挑战的当下，医院患者数量的激增使得院内人满为患，各科室运转负荷沉重，就医效率问题成为亟待破解的关键难题。放射科作为疾病诊断的核心枢纽，每日需处理海量的 X 光、CT 等医疗影像，传统诊断模式下，医生逐一阅片，不仅耗费大量时间与精力，且在面对汹涌而来的患者流时，诊断及时性难以保障，患者长时间等待易引发焦虑，更可能使病情在等待中出现变化，错过最佳治疗时机。 与此同时，科技领域大模型技术蓬勃发展，视觉大模型在图像特征提取、模式识别方面展现出卓越能力，为医疗图像识别带来创新思路。本探究旨在探索将通用视觉大模型 qwen2.5 - 7b - 4bit - instruct 引入医疗图像识别场景，通过针对性训练与优化，使其精准解读医疗影像，辅助放射科医生快速、准确地做出诊断。一方面，借助模型高效处理图像的优势，大幅缩短诊断时间，缓解患者排队压力，提升医院整体运转效率；另一方面，减少医生基础阅片工作量，使其能将更多精力聚焦于复杂病例分析，提高诊断质量，优化医疗资源分配，为患者提供更优质、高效的医疗服务，推动医疗行业向智能化、高效化迈进。

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