VisionCLIP: An Med-AIGC based Ethical Language-Image Foundation Model for Generalizable Retina Image Analysis

通用基础模型为医疗领域带来了新的能力。然而，对高质量注释数据的需求与患者隐私之间的矛盾仍在加剧。利用医疗人工智能生成的内容（Med-AIGC）作为一个不竭的资源库，成为解决上述挑战的潜在解决方案。在这里，我们利用100万个开源的合成眼底图像和自然语言描述，为视网膜图像分析创建了一个名为VisionCLIP的伦理语言-图像基础模型。VisionCLIP以零样本方式在三个外部数据集上取得了与现有方法预训练真实数据相比有竞争力的表现。训练时使用人工合成图像以及相应的文本数据，使医疗基础模型能够成功地吸收疾病症状学的知识，从而避免潜在的患者保密问题。

如何在保护病人隐私的前提下，提高医疗领域的人工智能模型的准确性？

利用人工合成的眼底图像和自然语言描述来训练医疗领域的人工智能模型，成功地吸收了疾病症状的知识，从而避免了潜在的病人隐私泄露。

论文使用了1百万张开源的合成眼底图像和自然语言描述来训练一个名为VisionCLIP的模型，该模型在三个外部数据集上表现出了与使用真实数据预训练的方法相当的性能。该论文的方法可以作为一个解决医疗领域隐私和数据稀缺性问题的潜在解决方案。

最近的相关研究包括：1. 'RetinaGAN: An adversarial generative adversarial network for retinal image analysis'；2. 'Synthetic medical images and annotations for improved machine learning application in ophthalmology'；3. 'Artificial intelligence in ophthalmology: accuracy, challenges, and clinical application'。