論文の概要: PathAsst: Redefining Pathology through Generative Foundation AI
Assistant for Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15072v1
- Date: Wed, 24 May 2023 11:55:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 16:18:56.274641
- Title: PathAsst: Redefining Pathology through Generative Foundation AI
Assistant for Pathology
- Title（参考訳）: PathAsst: ジェネレーティブファウンデーションAIアシスタントによる病理の再定義
- Authors: Yuxuan Sun, Chenglu Zhu, Sunyi Zheng, Kai Zhang, Zhongyi Shui,
Xiaoxuan Yu, Yizhi Zhao, Honglin Li, Yunlong Zhang, Ruojia Zhao, Xinheng Lyu,
Lin Yang
- Abstract要約: PathAsstは、病理学における診断と予測分析に革命をもたらすための、生成ファンデーションAIアシスタントである。
我々は、PubMed、総合的な病理教科書、信頼できる病理ウェブサイト、病理学者による注釈付き個人データなど、様々な信頼できる情報源から、142万以上の高品質な病理画像テキストペアを収集した。
私たちのPathAsstは、CLIPビジョンエンコーダと協調して、Vicuna-13B言語モデルに基づいて訓練されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.746172796539089
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As advances in large language models (LLMs) and multimodal techniques
continue to mature, the development of general-purpose multimodal large
language models (MLLMs) has surged, with significant applications in natural
image interpretation. However, the field of pathology has largely remained
untapped in this regard, despite the growing need for accurate, timely, and
personalized diagnostics. To bridge the gap in pathology MLLMs, we present the
PathAsst in this study, which is a generative foundation AI assistant to
revolutionize diagnostic and predictive analytics in pathology. To develop
PathAsst, we collect over 142K high-quality pathology image-text pairs from a
variety of reliable sources, including PubMed, comprehensive pathology
textbooks, reputable pathology websites, and private data annotated by
pathologists. Leveraging the advanced capabilities of ChatGPT/GPT-4, we
generate over 180K instruction-following samples. Furthermore, we devise
additional instruction-following data, specifically tailored for the invocation
of the pathology-specific models, allowing the PathAsst to effectively interact
with these models based on the input image and user intent, consequently
enhancing the model's diagnostic capabilities. Subsequently, our PathAsst is
trained based on Vicuna-13B language model in coordination with the CLIP vision
encoder. The results of PathAsst show the potential of harnessing the
AI-powered generative foundation model to improve pathology diagnosis and
treatment processes. We are committed to open-sourcing our meticulously curated
dataset, as well as a comprehensive toolkit designed to aid researchers in the
extensive collection and preprocessing of their own datasets. Resources can be
obtained at
https://github.com/superjamessyx/Generative-Foundation-AI-Assistant-for-Pathology.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル技術の発展が進み続け、汎用多モーダル大規模言語モデル(MLLM)の開発が進み、自然画像の解釈にも大きな応用がなされている。
しかし、病理学の分野は、正確でタイムリーでパーソナライズされた診断の必要性が高まっているにもかかわらず、この点に関してほとんど解明されていない。
病理学MLLMのギャップを埋めるため,病理学における診断・予測分析に革命をもたらすための生成基盤AIアシスタントであるPathAsstを本研究で紹介する。
pathasstを開発するために,pubmed,comprehensive pathology texts,reputable pathology website,および病理学者による注釈付きプライベートデータなど,さまざまな信頼できる情報源から142k以上の高品質の病理テキストペアを収集した。
ChatGPT/GPT-4の高度な機能を活用し,180K以上の命令追従サンプルを生成する。
さらに,パスタストが入力画像とユーザの意図に基づいて,これらのモデルと効果的に相互作用することを可能にし,モデルの診断能力を向上させることを目的として,追加の命令追従データを考案する。
その後、我々のPathAsstは、CLIPビジョンエンコーダと協調して、Vicuna-13B言語モデルに基づいて訓練される。
PathAsstの結果は、病理診断と治療プロセスを改善するためにAIを活用した生成基盤モデルを活用する可能性を示している。
私たちは、厳格にキュレートされたデータセットと、研究者が自身のデータセットの広範な収集と事前処理を支援するために設計された包括的なツールキットをオープンソース化することを約束しています。
リソースはhttps://github.com/superjamessyx/Generative-Foundation-AI-Assistant-for-Pathologyで取得できる。
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