Articles sur AlphaRAD

AlphaRAD ne s'appuie plus sur des appariements heuristiques, mais utilise de grands modèles de langage pour analyser les rapports afin de former un espace conceptuel structuré afin de nettoyer le bruit d'apprentissage contrasté. Cela implique que la classification zéro-shot des images médicales passe d'un « alignement dur » à une « supervision douce des contraintes sémantiques ». Si ses capacités d’ancrage spatial sont vérifiées, elle pourrait favoriser la mise en œuvre d’une IA explicable dans les flux de travail cliniques.