MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.3233/shti251001

Медицинская библиотека · Studies in health technology and informatics · 2025

AI-Assisted Detection Support for Middle Ear Diseases Using Multimodal Large Language Models.

Chu Yuan-Chia, Lin Kuan-Hsun, Chou Yuan-Chen, Huang Yuan-An, Chen Yen-Chi, Chen Chih-Hao, Hsu Chien-Yeh, Cheng Yen-Fu, Liao Wen-Huei, Kuo Chen-Tsung

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Middle ear diseases, such as otitis media and middle ear effusion, are difficult to accurately detect in primary care. We developed an AI-powered system using Azure OpenAI's GPT-4 Vision, the first multimodal large language model (LLM) applied to analyze otoscopic images and detect ten middle ear conditions. Built with a Model-View-Controller (MVC) architecture, the system processes images in under 5 seconds and provides bilingual (English and Chinese) detection reports with confidence scores and treatment recommendations. This scalable solution integrates advanced image analysis and natural language generation to enhance workflows in telemedicine and primary care settings.

Для цитирования: Chu Yuan-Chia, Lin Kuan-Hsun, Chou Yuan-Chen, Huang Yuan-An, Chen Yen-Chi, Chen Chih-Hao, Hsu Chien-Yeh, Cheng Yen-Fu, Liao Wen-Huei, Kuo Chen-Tsung. AI-Assisted Detection Support for Middle Ear Diseases Using Multimodal Large Language Models.. Studies in health technology and informatics. 2025. DOI: 10.3233/shti251001.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.