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上海交通大学与上海AI实验室联合团队开展了医学知识增强的基础模型预训练研究，并发布了首个胸部X-ray基础模型，名为KAD（Knowledge-enhanced编程Auto Diagnosis Model）。该模型通过在大规模医学影像和放射报告数据上进行预训练，利用文本编码器将js高质量医疗知识图谱进行隐空间嵌入，通过视觉-语言模型联合训练，实现了知识增强的表征学习。

KAD模型不需要额外的标注，可以直接用于胸片相关疾病的诊断，为开发人工智能辅助诊python断的基础模型提供了可行的技术laxyetf路线。这项研究的结果为医疗领域的智能诊断提供了重要的突破，并有望为医生提供更准确、高效的诊断辅助工具。

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