MeddeX: A Retrieval-Augmented LLaMA-3 System with Gemini Vision for Evidence-Backed Medical Report Analysis
中文摘要
由模型生成 · 人工抽检MeddeX 是一个医疗报告分析系统，将 QLoRA 微调的 LLaMA-3 8B 与 RAG 及 Gemini Vision 多模态层结合，支持文本 PDF、扫描件和放射影像，提供有证据支撑的摘要、报告内检索与纵向对比。相比基线模型 ROUGE 与 BLEU 显著提升，展示领域微调在临床辅助决策中的实用价值。
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已译中文arXiv:2610.20632v1 公告类型：新
摘要：现代医疗产生的医学报告日益复杂，给临床专业人员带来了时间与解读负担方面的挑战。人工审阅流程缓慢、易出错且难以规模化。本文提出 MeddeX，一个医学报告分析器，它将经 QLoRA 微调的 LLaMA-3（8B）模型与检索增强生成（RAG）以及多模态 Gemini Vision 层相结合，为医学文档提供准确、简洁且有证据支撑的摘要。该系统通过智能混合提取流水线处理文本原生 PDF、扫描图像型 PDF 以及直接放射影像，该流水线包含一种新颖的垃圾文本检测机制，用于处理损坏和 UTF-16 编码的文档。除单份报告问答之外，MeddeX 还引入了报告范围内的检索以实现精确的上下文 grounding、一个自动化纵向报告对比引擎，以及一个按需惰性处理历史文档的自愈回填流水线。FastAPI 后端、Supabase 向量存储和 Next.js 前端构成了完整的端到端架构。与基础 LLaMA3-Med42-8B 模型的评估对比显示，在 ROUGE-1（+9.2%）、ROUGE-2（+10.0%）、ROUGE-L（+11.8%）、BLEU（+71.4%）和 BERTScore（+0.8%）上均取得了一致的提升，验证了领域特定微调的收益。MeddeX 是迈向 AI 辅助临床决策支持的一个实用而稳健的步骤。
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