通讯作者: 惠婷, 17766665789@189.cn

DOI：10.12201/bmr.202602.00047

Design of an Intelligent Image Archiving System for Medical Institutions Based on Large Language Models

• 摘要：目的/意义 随着医学影像数据的快速增长,传统图像归档系统已难以满足高效管理与智能应用的需求。本文提出一种基于多模态大型语言模型的医疗机构图像智能化归档系统,通过多模态技术实现医学图像与文本报告的关联分析与语义化检索。方法/过程 系统整合了多模态大语言模型、数字图像处理、自然语言处理等技术,首先通过数据接入层进行标准化预处理,然后由智能处理引擎进行深度分析,生成的结构化信息存储于知识库中,最终通过用户交互层为临床用户提供图文特征提取、分类归档、语义检索应用服务。结果/结论 通过测试,该系统在临床辅助决策中,可辅助临床决策系统实现诊断准确率提升11.5%,决策时长缩短约24.3%；在科研数据管理中,显著提高了全维度数据治理效率,实现单个科研项目平均周期从7-9个月缩短至3个月以内。为医学图像数据归档与知识挖掘提供了创新解决方案,对类似系统建设具有借鉴作用。

  关键词： 大语言模型; 医学图像归档; 多模态; 图像特征提取; 图像检索

   

  Abstract: Objective/Significance With the rapid growth of medical imaging data, traditional archiving systems can no longer meet the demands of efficient management and intelligent applications. This paper proposes an intelligent medical imaging archiving system for healthcare institutions based on a multimodal large language model, which achieves unified structured processing and semantic retrieval of medical images and textual reports through multimodal technology.

  Key words: Large language models; Medical image archiving; Multimodal; Image feature extraction; Image Retrieval

  提交时间：2026-02-11

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