Эффективная передача знаний с использованием широкого спектра для подготовки докладов по радиологии

arXiv: 2610.11303v1 Annuales Type: New Habstractive: Radiology report может автоматически генерировать клинические описания на рентгеновских снимках, что значительно повышает эффективность радиологов. Эта задача является сложной, поскольку для точного выявления заболеваний и их описания на профессиональной основе необходимы медицинские знания. Вместе с тем существующие методы зачастую игнорируют важность расширения медицинских знаний при описании ключевых областей, что требует моделей для эффективного извлечения и агрегирования знаний на различных уровнях гранулярности. В этой связи мы предлагаем в настоящем документе новый и компактный метод передачи знаний с использованием широкого круга методов (\текстбф {ЭМГКТ}) для решения вышеупомянутых вопросов. Во-первых, мы кодируем глобальные знания встраиваем с помощью модели медицинского языка зрения, которая обеспечивает контекстуальные медицинские знания. Кроме того, мы разрабатываем новую учебную задачу по распространению знаний с помощью мелкозернистых методов (FGKD), которая позволяет эффективно извлекать из них тонкие знания. Спекиф