論文の概要: OphGLM: Training an Ophthalmology Large Language-and-Vision Assistant based on Instructions and Dialogue

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12174v1
• Date: Wed, 21 Jun 2023 11:09:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 13:48:54.302694
• Title: OphGLM: Training an Ophthalmology Large Language-and-Vision Assistant based on Instructions and Dialogue
• Title（参考訳）: OphGLM:指導と対話に基づく眼科大言語・視覚アシスタントの訓練
• Authors: Weihao Gao, Zhuo Deng, Zhiyuan Niu, Fuju Rong, Chucheng Chen, Zheng Gong, Wenze Zhang, Daimin Xiao, Fang Li, Zhenjie Cao, Lan Ma
• Abstract要約: 我々は、眼科大言語と視覚アシスタント(OphGLM)を完成させるために、大きな言語モデルに視覚能力を導入する。 実験の結果,OphGLMモデルは非常によく機能し,眼科における臨床応用に革命をもたらす可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.550641647238623
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large multimodal language models (LMMs) have achieved significant success in general domains. However, due to the significant differences between medical images and text and general web content, the performance of LMMs in medical scenarios is limited. In ophthalmology, clinical diagnosis relies on multiple modalities of medical images, but unfortunately, multimodal ophthalmic large language models have not been explored to date. In this paper, we study and construct an ophthalmic large multimodal model. Firstly, we use fundus images as an entry point to build a disease assessment and diagnosis pipeline to achieve common ophthalmic disease diagnosis and lesion segmentation. Then, we establish a new ophthalmic multimodal instruction-following and dialogue fine-tuning dataset based on disease-related knowledge data and publicly available real-world medical dialogue. We introduce visual ability into the large language model to complete the ophthalmic large language and vision assistant (OphGLM). Our experimental results demonstrate that the OphGLM model performs exceptionally well, and it has the potential to revolutionize clinical applications in ophthalmology. The dataset, code, and models will be made publicly available at https://github.com/ML-AILab/OphGLM.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダル言語モデル (LMM) は一般分野において大きな成功を収めている。 しかし、医用画像とテキストと一般的なウェブコンテンツの間に大きな違いがあるため、医療シナリオにおけるLMMのパフォーマンスは限られている。 眼科では、臨床診断は医療画像の多様性に依存しているが、残念ながら、多様眼科大言語モデルはこれまで研究されていない。 本稿では,眼科大マルチモーダルモデルの研究と構築について述べる。 まず,眼科領域の共通診断と病変の分節化を実現するために,眼底画像を用いて疾患評価と診断パイプラインを構築した。 そこで我々は,疾患関連知識データと実世界の医療対話に基づく,新しい眼科マルチモーダル・インストラクション・フォローおよび対話微調整データセットを構築した。 眼科大言語と視覚アシスタント(ophglm)を完成させるために,大言語モデルに視覚能力を導入する。 実験の結果,OphGLMモデルは非常によく機能し,眼科における臨床応用に革命をもたらす可能性が示唆された。 データセット、コード、モデルはhttps://github.com/ML-AILab/OphGLM.comで公開される。

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