論文の概要: PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant Towards Artificial
General Intelligence of Pathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15072v2
- Date: Mon, 19 Feb 2024 07:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 07:01:27.907220
- Title: PathAsst: A Generative Foundation AI Assistant Towards Artificial
General Intelligence of Pathology
- Title（参考訳）: pathasst: 病理の人工知能のための生成的基礎aiアシスタント
- Authors: Yuxuan Sun, Chenglu Zhu, Sunyi Zheng, Kai Zhang, Lin Sun, Zhongyi
Shui, Yunlong Zhang, Honglin Li, Lin Yang
- Abstract要約: 病理学における診断・予測分析に革命をもたらすための多モード生成基盤AIアシスタントであるPathAsstを提案する。
PathAsstの開発には、データ取得、CLIPモデル適応、PathAsstのマルチモーダル生成機能のトレーニングの3つの重要なステップが含まれている。
PathAsstの実験結果は、病理診断と治療プロセスを改善するためにAIを利用した生成基盤モデルを活用する可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.419350834457136
- 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, offering significant applications in
interpreting natural images. However, the field of pathology has largely
remained untapped, particularly in gathering high-quality data and designing
comprehensive model frameworks. To bridge the gap in pathology MLLMs, we
present PathAsst, a multimodal generative foundation AI assistant to
revolutionize diagnostic and predictive analytics in pathology. The development
of PathAsst involves three pivotal steps: data acquisition, CLIP model
adaptation, and the training of PathAsst's multimodal generative capabilities.
Firstly, we collect over 207K high-quality pathology image-text pairs from
authoritative sources. Leveraging the advanced power of ChatGPT, we generate
over 180K instruction-following samples. Furthermore, we devise additional
instruction-following data specifically tailored for invoking eight
pathology-specific sub-models we prepared, allowing the PathAsst to effectively
collaborate with these models, enhancing its diagnostic ability. Secondly, by
leveraging the collected data, we construct PathCLIP, a pathology-dedicated
CLIP, to enhance PathAsst's capabilities in interpreting pathology images.
Finally, we integrate PathCLIP with the Vicuna-13b and utilize
pathology-specific instruction-tuning data to enhance the multimodal generation
capacity of PathAsst and bolster its synergistic interactions with sub-models.
The experimental results of PathAsst show the potential of harnessing
AI-powered generative foundation model to improve pathology diagnosis and
treatment processes.
- 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ており、汎用多モーダル大規模言語モデル (MLLM) の開発が進み、自然画像の解釈に重要な応用を提供している。
しかしながら、病理学の分野は、特に高品質なデータ収集と包括的なモデルフレームワークの設計において、ほとんど解明されていないままである。
病理学MLLMのギャップを埋めるために,病理学における診断・予測分析に革命をもたらす多モード生成基盤AIアシスタントPathAsstを提案する。
PathAsstの開発には、データ取得、CLIPモデル適応、PathAsstのマルチモーダル生成機能のトレーニングの3つの重要なステップが含まれている。
まず,権威ソースから207K以上の高品質な画像テキストペアを収集する。
ChatGPTの高度なパワーを活用して180K以上の命令追従サンプルを生成する。
さらに8つの病原体固有のサブモデルを呼び出すために特別に調整された追加の命令追従データを考案し,pathasstがこれらのモデルと効果的に協調し,診断能力を向上させる。
第2に、収集したデータを活用することにより、病理画像の解釈におけるPathAsstの機能を高めるために、病理分類CLIPであるPathCLIPを構築する。
最後に,pathclipをvicuna-13bと統合し,病理特異的な命令チューニングデータを用いてpathasstのマルチモーダル生成能力を高め,サブモデルとの相乗的相互作用を強化する。
PathAsstの実験結果は、病理診断と治療プロセスを改善するためにAIを利用した生成基盤モデルを活用する可能性を示している。
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