arXiv Artificial Intelligence· Ryo Takizawa, Tempei Kabayama, Chiemi Yamazaki, Shun Kitamura, Ryo Matsuoka, Yuta Ando, Satoshi Kodera, Norihiko Takeda·· 17 小时前AI 评分31
用监督式 LLM 在语言空间融合异构超声心动图 AI 输出
Integrating Heterogeneous Echocardiography AI Outputs in Language Space: Learnable Late Fusion with a Supervised LLM
AI 导读
研究提出一种基于监督式 LLM 的晚期融合模块，直接在语言空间汇总各视图模型的预测所见陈述与测量值，学习病例级融合函数。在 646 名患者 859 次检查的患者级三折交叉验证中，该方法在单一框架内整合异构输出，效果与所评估的最佳参考策略相当，并优于未经任务特定训练的通用 LLM。结果表明监督式 LLM 可在无需模型特定输出转换或需医学知识的特征工程下组合多个上游模型。
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