연구진이 의료 영상 AI의 비교 추론 능력을 향상시키는 MedReCo 프레임워크를 개발했어요. MedReCo는 이전 검사 및 유사 참고 사례 비교를 통해 진단 및 추적을 지원하는 것을 목표로 합니다.
MedReCo-DB 데이터셋은 69만 장 이상의 이미지와 16만 명 이상의 환자 데이터를 포함하며, 해부학적 구조, 이상 징후, 병리적 상태를 포함하여 비교 시각적 질문 답변을 위한 감독을 제공합니다.
MedReCo는 임상적으로 유사한 사례를 검색하고 MedReCo-VLM은 시간 경과에 따른 변화를 해석하는 데 사용되며, 성능 평가에서 기존 모델을 능가하는 결과를 보여줬어요.
연구 결과, 의료 영상 AI가 일상적인 임상 데이터를 통해 비교 추론을 학습하고 임상적으로 더 정렬된 기반을 마련할 수 있음을 시사합니다.