KnoBo: медицинский ИИ на знаниях из учебников вместо шаблонов

Исследователи представили на NeurIPS 2024 метод Knowledge Enhanced Bottlenecks (KnoBo), который повышает устойчивость моделей анализа медицинских изображений к доменным сдвигам. Подход извлекает диагностические концепции из медицинских текстов (например, PubMed) и строит на их основе концептуальные боттлнеки, делая решения модели интерпретируемыми.

• KnoBo строит концептуальные боттлнеки на знаниях из PubMed и медицинских учебников
• Метод превосходит обычные CNN и ViT на наборах медицинских изображений при доменных сдвигах
• Явные медицинские концепции делают решения модели прозрачнее для клиницистов
• Автор работы — Юэ Ян, аспирант Пенсильванского университета