医学领域缺乏公开可用的标注医学图像，，，，这是计算研究和教育创新的一大障碍。。。。与此同时，，许多去标识化的图像和丰富的知识被临床医生在医学Twitter等公共平台上分享。。。

近日，，发表在《Nature Medicine》上的一篇题为“A visual–language foundation model for pathology image analysis using medical Twitter”的文章中，
，，斯坦福大学研究团队开发了基于视觉和语言的医学大模型，，
，以助力医学诊断与知识共享。。。

在该论文中
，，，，研究人员构建了一个名为OpenPath的大型数据集，，其中包含208,414张病理图像，，，，每张图像都与自然语言描述相配对。。
。
。通过开发病理语言-图像预训练（PLIP）模型
，
，研究人员充分展示了这一资源的价值。。PLIP是一种多模态人工智能模型，，，
，能够理解图像和文本
，，它是基于OpenPath数据集进行训练的
，，，，PLIP在对四个外部数据集进行新病理图像分类时表现出色，，，使用户能够通过图像或自然语言搜索检索相似的病例，，极大地促进了知识共享。
。。该研究表明，，，，公开共享的医学信息是一个宝贵的资源，，，，可以用于开发医学人工智能
，，，，提升诊断、、、知识共享和教育水平。。。

注：此研究成果摘自《Nature Medicine》，，，，文章内容不代表本网站观点和立场，
，
，，仅供参考。。。。

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