阿布扎比的穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）的研究人员对Llama 3.1模型进行了优化，开发出了BiMediX2，这是一个医疗AI模型。项目代码可以在这里访问。
该模型在基于文本和图像的医疗任务中表现出色，例如分析X光片、CT扫描和MRI。它已集成到消息平台Telegram中，使其适用于远程医疗服务。
“BiMediX2是第一个阿拉伯语-英语医疗多模态模型，旨在为超过4亿阿拉伯语使用者提供包容性的医疗解决方案，”MBZUAI教授希沙姆·乔拉卡尔（Hisham Cholakkal）表示。
该模型能够解释医学影像并支持双语互动，特别旨在惠及非洲和中东地区的未充分服务地区。
“凭借其双语能力，这一模型是远程医疗的改变者，能够改善患者与医疗保健提供者之间的沟通和理解，”乔拉卡尔补充道。
BiMediX2最近赢得了Llama Impact创新奖。它还在迪拜的计算机博览会GITEX和联合国大会第79届会议上展出，因其在弥合医疗保健差距方面的潜力而受到赞扬。
MBZUAI的研究人员称赞开源Llama生态系统加速了他们的进展。“开源方法使我们能够克服技术挑战，并适应像Llama 3.1这样的强大模型用于医疗应用，”乔拉卡尔进一步说道。
研究人员计划扩展BiMediX2的能力，包括更多的语言和模态，以应对新兴的医疗挑战并改善未充分服务人群的医疗访问。
此前，AIM报道了谷歌的CT Foundation等工具如何利用AI高效处理医学影像数据，使研究人员能够用更少的数据和计算资源训练模型。
尽管AI具有潜在优势，但这些技术仍主要集中在研究领域，尚未成为临床放射学家的替代品。
(全文结束)
