Exploring the application of Large Language Models in medical image analysis: integrating statistics to ensure fairness and privacy protection PhD

本研究旨在利用一个大规模、高质量数据库的丰富统计结构，构建一种用于分析乳腺X线图像的模型，同时保护患者隐私。医学影像对于诊断至关重要，但需要专家进行解读。人工智能在此领域已取得快速进展，提高了诊断的准确性和效率。尽管大型语言模型（LLMs）在语言任务中表现出色，但由于医学图像的复杂性以及数据偏差和隐私泄露等风险，其在放射学中的应用仍面临挑战。构建公平且可靠的AI系统的一个关键因素是能够获取维护良好且多样化的数据。我们将使用OPTIMAM乳腺X线图像数据库（OMI-DB），这是一个全面、完全标注、多中心的数据集，与以往研究中使用的小规模、单中心数据集不同。我们的方法独特地结合了对该先进数据集的深度分析与强有力的隐私保护措施。该模型的设计还使其能够适应其他疾病的检测，从而成为未来医学影像需求的宝贵工具。