ai图像识别-医疗图像识别

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。

初始尝试阶段，直接运用未经训练的视觉大模型识别医疗图像，效果差强人意。模型因缺乏医疗专业知识沉淀，对复杂多变的医疗影像解读困难重重，如在识别胸部 CT 图像时，常将心脏阴影与肺部病灶混淆，且语言缺乏专业性和准确度，输出诊断描述与专业医生精准判断相比，可谓相去甚远，无法满足临床辅助需求。
随后开启训练征程，导入精心筹备的 1977 条数据集，按照预设 lora 训练方案启动模型优化。训练过程中，密切关注损失函数曲线波动，随着迭代推进，模型逐渐“领悟”医疗图像奥秘。例如起初模型只能描述图像内容，并不能讲出病理和异常特征，经多次训练调整后，便能精准勾勒肿瘤边界，准确判断肿瘤位置、大小及大致病理特征。
训练完成后，进入严格测试环节。选取全新医疗放射图像，涵盖常见病与罕见病案例，模型展现出显著进步。在识别腹部 X 光图像时，能快速定位消化道穿孔位置，详细描述膈下游离气体等关键征象，准确率大幅提升，与专业医生诊断高度吻合，初步具备投入临床辅助诊断的潜力。