論文の概要: BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained
Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17100v2
- Date: Tue, 9 Jan 2024 20:14:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 17:43:05.051829
- Title: BiomedGPT: A Unified and Generalist Biomedical Generative Pre-trained
Transformer for Vision, Language, and Multimodal Tasks
- Title（参考訳）: BiomedGPT:視覚・言語・マルチモーダルタスクのための統一的で汎用的なバイオメディカル生成事前学習トランス
- Authors: Kai Zhang, Jun Yu, Eashan Adhikarla, Rong Zhou, Zhiling Yan, Yixin
Liu, Zhengliang Liu, Lifang He, Brian Davison, Xiang Li, Hui Ren, Sunyang Fu,
James Zou, Wei Liu, Jing Huang, Chen Chen, Yuyin Zhou, Tianming Liu, Xun
Chen, Yong Chen, Quanzheng Li, Hongfang Liu, Lichao Sun
- Abstract要約: バイオメディカルタスクのための,初のオープンソースで汎用的なビジュアル言語AIであるBiomedGPTを提案する。
26のデータセットで5つの臨床的に重要なタスクに対して16の最先端の結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.32172830174797
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conventional task- and modality-specific artificial intelligence (AI) models
are inflexible in real-world deployment and maintenance for biomedicine. At the
same time, the growing availability of biomedical data, coupled with the
advancements in modern multi-modal multi-task AI techniques, has paved the way
for the emergence of generalist biomedical AI solutions. These solutions hold
the potential to interpret different medical modalities and produce expressive
outputs such as free-text reports or disease diagnosis. Here, we propose
BiomedGPT, the first open-source and generalist visual language AI for diverse
biomedical tasks. BiomedGPT achieved 16 state-of-the-art results across five
clinically significant tasks on 26 datasets. Notably, it outperformed OpenAI's
GPT-4 with vision (GPT-4V) in radiology human evaluation and surpassed Google's
Med-PaLM M (12B) in breast cancer diagnosis and medical visual question
answering. Moreover, BiomedGPT facilitates zero-shot transfer learning, greatly
enhancing its utility as a biomedical assistant, similar to ChatGPT. Our method
demonstrates effective training with diverse datasets can lead to more
practical biomedical AI.
- Abstract（参考訳）: 従来のタスク・アンド・モダリティ特化人工知能(AI)モデルは、バイオメディシンの実際の展開とメンテナンスには柔軟性がない。
同時に、現代のマルチモーダルなマルチタスクAI技術の発展と相まって、バイオメディカルデータの利用が増加し、汎用的なバイオメディカルAIソリューションの出現の道を開いた。
これらのソリューションは、異なる医学的モダリティを解釈し、自由テキストレポートや疾患診断などの表現力のあるアウトプットを生成する可能性を秘めている。
本稿では,バイオメディカルタスクのための,オープンソースかつ汎用的なビジュアル言語AIであるBiomedGPTを提案する。
biomedgptは26のデータセット上で臨床上重要な5つのタスクで16の最先端結果を得た。
特に,放射線診断におけるOpenAIのGPT-4 (GPT-4V) よりも優れ,乳がん診断や医用視覚質問応答においてGoogleのMed-PaLM M (12B) を上回った。
さらに、BiomedGPTはゼロショット転送学習を促進し、ChatGPTと同様のバイオメディカルアシスタントとしての有用性を大幅に向上させる。
本手法は,多様なデータセットを用いた効果的なトレーニングを行うことで,より実用的なバイオメディカルAIを実現する。
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