AI 生成罕见胃肠病变，提升诊断和培训效果

这篇论文解决了医学人工智能中的一个关键挑战：罕见疾病的数据稀缺性。通过开发一个单次生成框架（EndoRare），作者展示了一种合成罕见胃肠病变真实图像的实用解决方案。这种方法不仅提高了人工智能分类器的性能，还显著提高了新手临床医生的诊断准确性。该研究侧重于现实世界的临床问题，并证明了对人工智能和人类学习者都有实际益处，这使得它具有高度影响力。

• •EndoRare是一个单次、无需重新训练的生成框架，用于合成罕见胃肠病变图像。
• •该框架使用语言引导的概念解耦来分离诊断特征。
• •合成图像提高了AI分类器的性能，并增强了新手内窥镜医生的诊断准确性。
• •该研究强调了一种数据高效的方法来解决医学人工智能和临床培训中的罕见疾病差距。