論文の概要: Towards Medical Artificial General Intelligence via Knowledge-Enhanced Multimodal Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14204v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 01:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 13:08:17.608371
• Title: Towards Medical Artificial General Intelligence via Knowledge-Enhanced Multimodal Pretraining
• Title（参考訳）: 知識強化マルチモーダルプリトレーニングによる医学的人工知能を目指して
• Authors: Bingqian Lin, Zicong Chen, Mingjie Li, Haokun Lin, Hang Xu, Yi Zhu, Jianzhuang Liu, Wenjia Cai, Lei Yang, Shen Zhao, Chenfei Wu, Ling Chen, Xiaojun Chang, Yi Yang, Lei Xing, Xiaodan Liang
• Abstract要約: 医療人工知能(MAGI)は、1つの基礎モデルで異なる医療課題を解くことができる。 我々は、Micical-knedge-enhanced mulTimOdal pretRaining (motoR)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 121.89793208683625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical artificial general intelligence (MAGI) enables one foundation model to solve different medical tasks, which is very practical in the medical domain. It can significantly reduce the requirement of large amounts of task-specific data by sufficiently sharing medical knowledge among different tasks. However, due to the challenges of designing strongly generalizable models with limited and complex medical data, most existing approaches tend to develop task-specific models. To take a step towards MAGI, we propose a new paradigm called Medical-knOwledge-enhanced mulTimOdal pretRaining (MOTOR). In MOTOR, we combine two kinds of basic medical knowledge, i.e., general and specific knowledge, in a complementary manner to boost the general pretraining process. As a result, the foundation model with comprehensive basic knowledge can learn compact representations from pretraining radiographic data for better cross-modal alignment. MOTOR unifies the understanding and generation, which are two kinds of core intelligence of an AI system, into a single medical foundation model, to flexibly handle more diverse medical tasks. To enable a comprehensive evaluation and facilitate further research, we construct a medical multimodal benchmark including a wide range of downstream tasks, such as chest x-ray report generation and medical visual question answering. Extensive experiments on our benchmark show that MOTOR obtains promising results through simple task-oriented adaptation. The visualization shows that the injected knowledge successfully highlights key information in the medical data, demonstrating the excellent interpretability of MOTOR. Our MOTOR successfully mimics the human practice of fulfilling a "medical student" to accelerate the process of becoming a "specialist". We believe that our work makes a significant stride in realizing MAGI.
• Abstract（参考訳）: 医用汎用知能(MAGI)は、医療領域において非常に実用的な、異なる医療課題を解決するための基礎モデルである。 異なるタスク間で医療知識を十分に共有することで、大量のタスク固有データの要求を大幅に低減することができる。 しかしながら、限定的かつ複雑な医療データを持つ強一般化モデルを設計するという課題のため、既存のアプローチの多くはタスク固有のモデルを開発する傾向がある。 magiへの一歩を踏み出すため,我々は医療知識強化マルチモーダルプリトレーニング(motor)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 本研究はMOTORにおいて,一般知識と特定知識の2つの基本的知識を相補的に組み合わせて,一般事前訓練の促進を図る。 その結果、総合的な基礎知識を持つ基礎モデルは、X線データの事前学習からコンパクトな表現を学習し、クロスモーダルアライメントを改善することができる。 motorは、aiシステムの2種類のコアインテリジェンスである理解と生成を単一の医療基盤モデルに統合し、より多様な医療タスクを柔軟に処理できるようにする。 総合的な評価とさらなる研究を容易にするために,胸部x線レポート生成や医用視覚質問応答など,幅広い下流課題を含む医用マルチモーダルベンチマークを構築した。 ベンチマーク実験の結果,MOTORは単純なタスク指向適応によって有望な結果が得られることがわかった。 ビジュアライゼーションは,MOTORの優れた解釈可能性を示すとともに,医療データの重要情報を効果的に強調することを示す。 当社のMOTORは,「専門医」になる過程を加速するために,「医学生」を履修する人間の実践を模倣することに成功した。 我々は、我々の研究がMAGIの実現に大きく貢献していると信じている。

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