发布Diagnostic Loss医疗影像报告生成方法

2026年10月23日，研究团队发布论文《Diagnostic Loss：用于放射学报告生成的非对称监督方法》，提出Diagnostic Loss（DLoss）方法。DLoss是一种可微分的架构无关目标函数，通过非对称池化机制直接作用于解码器token概率，鼓励支持诊断的概率集中，同时抑制不支持诊断的概率尖峰，旨在解决医疗视觉语言模型易漏诊误诊的问题。该方法可应用于现有3D医疗视觉语言模型，无需修改视觉骨干、语言解码器或推理流程，且不增加额外推理计算量。研究团队在50,000例腹部CT扫描数据上，基于多个3D医疗视觉语言模型架构，在分布内和分布外报告生成基准上对DLoss进行了训练与评估。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。