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/2305.17100v3
- Date: Fri, 19 Jul 2024 19:42:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 05:56:27.494197
- 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, Rong Zhou, Eashan Adhikarla, Zhiling Yan, Yixin Liu, Jun Yu, Zhengliang Liu, Xun Chen, Brian D. Davison, Hui Ren, Jing Huang, Chen Chen, Yuyin Zhou, Sunyang Fu, Wei Liu, Tianming Liu, Xiang Li, Yong Chen, Lifang He, James Zou, Quanzheng Li, Hongfang Liu, Lichao Sun,
- Abstract要約: 汎用AIは、さまざまなデータ型を解釈する汎用性のために、制限に対処する可能性を秘めている。
本稿では,最初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.39821375903591
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Traditional biomedical artificial intelligence (AI) models, designed for specific tasks or modalities, often exhibit limited flexibility in real-world deployment and struggle to utilize holistic information. Generalist AI holds the potential to address these limitations due to its versatility in interpreting different data types and generating tailored outputs for diverse needs. However, existing biomedical generalist AI solutions are typically heavyweight and closed source to researchers, practitioners, and patients. Here, we propose BiomedGPT, the first open-source and lightweight vision-language foundation model, designed as a generalist capable of performing various biomedical tasks. BiomedGPT achieved state-of-the-art results in 16 out of 25 experiments while maintaining a computing-friendly model scale. We also conducted human evaluations to assess the capabilities of BiomedGPT in radiology visual question answering, report generation, and summarization. BiomedGPT exhibits robust prediction ability with a low error rate of 3.8% in question answering, satisfactory performance with an error rate of 8.3% in writing complex radiology reports, and competitive summarization ability with a nearly equivalent preference score to human experts. Our method demonstrates that effective training with diverse data can lead to more practical biomedical AI for improving diagnosis and workflow efficiency.
- Abstract（参考訳）: 特定のタスクやモダリティのために設計された伝統的なバイオメディカル人工知能(AI)モデルは、現実の展開において限られた柔軟性を示し、総合的な情報を利用するのに苦労する。
汎用AIは、さまざまなデータタイプを解釈し、さまざまなニーズに合ったアウトプットを生成するという汎用性のために、これらの制限に対処する可能性を秘めている。
しかし、既存のバイオメディカル・ジェネリストのAIソリューションは、典型的には重く、研究者、実践者、患者に閉鎖的なソースである。
本稿では,様々なバイオメディカルタスクを遂行できるジェネラリストとして設計された,世界初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
BiomedGPTは、コンピューティングフレンドリーなモデルスケールを維持しながら、25実験中16実験で最先端の結果を達成した。
また,放射線学的質問応答,レポート生成,要約におけるバイオメディカルGPTの能力を評価するために人体評価を行った。
BiomedGPTは、質問に対する回答の3.8%の低いエラー率、複雑な放射線学のレポートを書く際のエラー率8.3%の満足度、そして人間の専門家にほぼ同等の選好スコアを持つ競争的要約能力を示す。
本手法は, 多様なデータを用いた効果的なトレーニングが, 診断とワークフロー効率を向上させるために, より実践的なバイオメディカルAIに繋がることを示す。
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