想象一下，一个人工智能系统不仅能阅读，还能“看”。这就是 Vision-RAG（基于视觉的检索增强生成）的魅力所在。这一前沿框架将传统的检索增强生成 (RAG) 系统提升到了一个全新的高度，因为它引入了视觉数据。Vision-RAG 不再局限于文本，而是利用多模态人工智能模型（也称为视觉语言模型 (VLM)）来理解图像和文本，并帮助我们使用本质上具有多模态特性的先进 RAG 架构来构建人工智能助手。
多模态是什么意思？多模态系统是指能够同时整合和处理多种类型数据（例如文本、图像、音频，以及未来的视频）的系统。由于多模态人工智能能够结合不同的数据流，因此它可以理解分散在不同模态中的数据，从而提高可靠性和准确性。例如，一份包含图像和文本混合内容的文档，比如图表下方附带一段文字，就需要结合这两种模态中蕴含的知识来解读这份文档。
Vision-RAG 的一个特别强大的领域是医疗保健，因为患者数据自然分散在健康记录、MRI 或 X 光扫描、处方和列出药理测试结果的表格中。
在我们深入探讨 Vision-RAG 如何帮助构建强大的医疗保健 AI 助手之前，让我们更详细地了解一下它与传统 RAG 的区别。
Vision-RAG 有何不同之处
如前所述，传统的随机抽取检索（RAG）系统仅依赖于文本的解释，而Vision-RAG则利用视觉语言模型将图像直接融入检索过程。Vision-RAG框架采用类似于传统密集检索器的双编码器架构，但将图像作为额外的数据源；这显著提升了检索性能，尤其适用于视觉问答等应用，因为在这些应用中，理解视觉内容对于生成正确答案至关重要。此外，通过将图像与文本一起嵌入，Vision-RAG最大限度地减少了使用OCR等更简单的解析方法时可能丢失的重要细节。
最后，基于文本和视觉数据处理和生成响应的能力，能够更细致地理解查询，从而提高响应的准确性。在处理多张图像时，页面拼接和加权选择等技术可确保在生成过程中考虑所有相关的视觉信息。总而言之，这比传统的红绿灯算法要好得多。
印度医疗格局的变化
如今，人工智能对印度医疗保健的影响显而易见。从诊断到治疗，乃至更广泛的领域，印度的人工智能医疗保健应用正蓬勃发展。据最新统计，预计到2025年，印度医疗保健人工智能市场规模将达到16亿美元，2020年至2025年的复合年增长率将达到40.5%。
这主要得益于对医疗科技初创企业的投资不断增加，以及政府旨在将人工智能融入医疗服务体系的各项举措。例如，印度国家转型委员会（NITI Aayog）已与多家科技公司合作，开发用于疾病早期检测和改善农村医疗服务的解决方案。
Vision-RAG 如何在医疗保健领域发挥作用
我们将探讨三大主要应用。首先，与旧系统或人工审核相比，Vision-RAG 可将诊断准确率提高 80-90%。Vision-RAG 能够正确分析大量医学影像，例如 X 光片、MRI 和 CT 扫描图像，从而提高诊断准确率。例如，它可以通过突出显示图像中可能提示肿瘤或骨折等疾病的异常情况来辅助放射科医生。这不仅加快了诊断过程，还减少了人为错误。另一个例子是眼科领域，白内障是全球可治疗性失明的主要原因。可扩展的眼科护理服务将减少医生与患者面对面交流的需求，同时涵盖筛查和诊断、优化生物测量和人工晶状体 (IOL) 度数计算以及预测白内障进展。
第二个影响领域是制定个性化治疗方案。通过将视觉数据、患者病史和基因信息整合起来，Vision-RAG 可以帮助制定量身定制的治疗方案。例如，人工智能助手可以分析患者的影像结果及其医疗记录，从而推荐最有可能有效的特定干预措施或疗法。
第三点——也是我们预计会在短时间内得到广泛应用的一点——是视觉人工智能通过远程医疗平台为患者提供实时支持。这些助手会分析视频咨询中呈现的症状，并根据视觉评估结合患者数据推荐后续治疗方案。
印度多家初创公司和机构已开始使用包含类似 Vision-RAG 元素的 AI 技术。例如，一家位于班加罗尔的初创公司利用机器学习技术，通过热成像分析进行早期乳腺癌检测。类似的研究也应用于血液样本分析、超声心动图分析等领域。所有这些案例都表明，视觉数据能够显著提升诊断能力。
那么未来会怎样呢？
尽管Vision-RAG具有巨大潜力，但将其整合到医疗保健领域仍面临着数据碎片化的巨大挑战。不同医疗机构之间缺乏标准化数据，导致难以有效训练稳健的AI模型。因此，科技公司必须与医院合作，开发包含多样化多模态内容的高质量数据集，并将影像数据与临床结果相结合。这将有助于提升模型在实际应用中的性能。
在印度，我们应该更加注重在医疗资源匮乏的农村地区部署人工智能解决方案，从而弥合城乡医疗服务差距。我们还需要更多接受过人工智能技术培训的专业人员来有效实施这些解决方案。在2024年及以后，科技公司、医疗服务提供商和政府机构之间的合作对于真正发挥这项新兴技术的全部潜力至关重要。