CARDEA：基于空间证据的可审计推理，实现冠状动脉造影端到端解读
研究人员开发了CARDEA，这是一种用于端到端分析侵入性冠状动脉造影的大型视觉语言模型。系统能够处理多视角视频、选择关键帧，并评估冠状动脉优势类型和病变复杂程度。其Chain-of-Box方法将推理过程与空间边界框关联起来，使结论依据更易审查。采用可验证奖励的强化学习显著提升了零样本报告生成能力。在复杂程度评估中，CARDEA的准确率达到0.90，与介入心脏病专家相当；在领域变化下也保持了较好的表现。不过，在临床应用前仍需与专家医生开展前瞻性验证。
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