HealthGPT

HealthGPT简介

HealthGPT是由浙江大学、电子科技大学和阿里巴巴等机构联合研发的医学视觉语言模型（Med-LVLM），旨在实现医学图像理解与生成任务的统一框架。该模型采用异构低秩适应（H-LoRA）技术，将视觉理解和生成任务的知识存储在独立“插件”中，有效避免任务间的干扰。HealthGPT提供两个版本：HealthGPT-M3（38亿参数）和HealthGPT-L14（140亿参数），分别基于Phi-3-mini和Phi-4预训练语言模型。通过引入分层视觉感知（HVP）和三阶段学习策略（TLS），模型显著提升了视觉特征的学习能力和任务适应性。

HealthGPT的核心功能

• 医学图像分析与诊断辅助：HealthGPT支持X光、CT、MRI等多种医学图像的处理，辅助医生进行影像解读和诊断建议。
• 视觉问答：模型可根据医学图像回答相关问题，如识别异常区域或解释病变位置。
• 医学文本处理与生成：HealthGPT能够理解和生成医学文本，如病历总结和诊断报告，提升信息整理效率。
• 多模态融合能力：结合视觉与文本信息，HealthGPT能更全面地理解医疗场景，提高诊断准确性。
• 个性化治疗建议：根据患者病史和医学图像，模型可生成定制化治疗方案，辅助临床决策。

HealthGPT的技术架构

• 异构低秩适应（H-LoRA）：该技术将视觉理解和生成任务分离，通过低秩矩阵更新权重，减少训练参数量，同时保持模型性能。
• 分层视觉感知（HVP）：将视觉细节学习从视觉变换器中独立出来，满足不同任务对视觉粒度的需求，提升图像处理效率。
• 三阶段学习策略（TLS）：通过分阶段训练H-LoRA插件，HealthGPT能够快速适应多种医疗任务，在数据有限的情况下仍表现出色。

HealthGPT的资源链接

• 项目官网：https://llsuzy.github.io/HealthGPT.github.io/
• Github仓库：https://github.com/DCDmllm/HealthGPT
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/lintw/HealthGPT-M3
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09838

HealthGPT的应用领域

• 医学图像生成：HealthGPT可用于超分辨率重建和图像生成，支持医学研究和诊断。
• 医学教育与研究：模型可作为教学工具，帮助学生理解医学图像与诊断流程，推动科研进展。
• 智能健康助手：HealthGPT可为用户提供健康咨询和日常健康管理建议。