本文将阐述多模态AI分析X光片的工作流程。为了方便理解，我们将分解讲解AI如何整合图像与文本信息，通过数据预处理、特征提取、特征融合及生成诊断建议的步骤，揭示其作为诊断辅助工具的机制。
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数据融合：超越单一影像
多模态AI的独特之处在于能同时处理多种数据。分析X光片时，它不仅“看”影像，还会“阅读”患者的电子病历、实验室报告等文本信息，从而获得对病情的全面理解。
核心分析流程
1、数据输入与预处理：系统接收X光图像和相关文本。AI会进行标准化处理，如调整图像参数、清洗文本数据，为后续分析做准备。
2、特征提取：AI模型同步工作。图像模型从X光片中提取病灶纹理、形状等视觉特征。文本模型则从病历中提取症状描述等关键语义信息。
3、多模态特征融合：此为核心环节。AI将视觉特征与语义特征进行深度融合，使影像上的发现与病历描述相互关联，形成综合判断依据。
4、模型诊断与生成报告：基于融合特征，AI模型输出分析结果，如标记异常区域。它还能生成文本报告，用自然语言描述影像发现，辅助医生。
诊断辅助的角色
多模态AI的分析结果是高效的辅助工具，而非最终诊断。它帮助医生快速筛选和定位潜在问题，以提升工作效率。推荐将AI分析结果作为参考，结合临床经验判断。
