研究人员提出 ConceptCLIP，一种将医学概念直接融入大规模视觉–语言预训练过程的可解释生物医学基础模型。与其在模型训练完成后再附加解释模块，不如在基础模型预训练阶段直接引入结构化医学知识，使模型从一开始就学习”影像区域 — 医学概念 — 疾病”之间的关系。总体而言，这项研究提出了一条值得关注的医学基础模型发展路线：不仅扩大训练数据和模型规模，还将标准化医学知识直接融入视觉–语言预训练，使基础模型同时学习”看见什么、意味着什么，以及为什么支持这一诊断”。
研究人员提出 ConceptCLIP，一种将医学概念直接融入大规模视觉–语言预训练过程的可解释生物医学基础模型。与其在模型训练完成后再附加解释模块，不如在基础模型预训练阶段直接引入结构化医学知识，使模型从一开始就学习”影像区域 — 医学概念 — 疾病”之间的关系。总体而言，这项研究提出了一条值得关注的医学基础模型发展路线：不仅扩大训练数据和模型规模，还将标准化医学知识直接融入视觉–语言预训练，使基础模型同时学习”看见什么、意味着什么，以及为什么支持这一诊断”。