論文の概要: Multimodal ChatGPT for Medical Applications: an Experimental Study of GPT-4V

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19061v1
• Date: Sun, 29 Oct 2023 16:26:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 14:37:16.840178
• Title: Multimodal ChatGPT for Medical Applications: an Experimental Study of GPT-4V
• Title（参考訳）: 医療用マルチモーダルチャットGPT : GPT-4Vの実験的検討
• Authors: Zhiling Yan, Kai Zhang, Rong Zhou, Lifang He, Xiang Li, Lichao Sun
• Abstract要約: 我々は、最先端のマルチモーダル言語モデルであるGPT-4 with Vision(GPT-4V)の能力について批判的に評価する。 本実験は,画像と組み合わせた問診におけるGPT-4Vの習熟度を,病理と放射線学の両方のデータセットを用いて徹底的に評価した。 精度試験の結果、GPT-4Vの現在のバージョンは現実世界の診断には推奨されないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.84152508192388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we critically evaluate the capabilities of the state-of-the-art multimodal large language model, i.e., GPT-4 with Vision (GPT-4V), on Visual Question Answering (VQA) task. Our experiments thoroughly assess GPT-4V's proficiency in answering questions paired with images using both pathology and radiology datasets from 11 modalities (e.g. Microscopy, Dermoscopy, X-ray, CT, etc.) and fifteen objects of interests (brain, liver, lung, etc.). Our datasets encompass a comprehensive range of medical inquiries, including sixteen distinct question types. Throughout our evaluations, we devised textual prompts for GPT-4V, directing it to synergize visual and textual information. The experiments with accuracy score conclude that the current version of GPT-4V is not recommended for real-world diagnostics due to its unreliable and suboptimal accuracy in responding to diagnostic medical questions. In addition, we delineate seven unique facets of GPT-4V's behavior in medical VQA, highlighting its constraints within this complex arena. The complete details of our evaluation cases are accessible at https://github.com/ZhilingYan/GPT4V-Medical-Report.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最先端のマルチモーダル大言語モデルであるgpt-4 with vision (gpt-4v), on visual question answering (vqa) の能力について批判的に評価する。 本実験は,11種類の画像(顕微鏡,皮膚鏡,X線,CTなど)と15種類の興味の対象(脳,肝臓,肺など)を用いて,GPT-4Vの解答能力と画像との整合性について徹底的に評価した。 当社のデータセットは、16の異なる質問タイプを含む、幅広い医療問合せを包含しています。 評価を通じて,GPT-4Vのテキストプロンプトを考案し,視覚情報とテキスト情報の相乗化を図った。 GPT-4Vの現在のバージョンは、診断医学的問題に応答する際の信頼性と準最適精度のため、現実の診断には推奨されない。 さらに, 医療用VQAにおけるGPT-4Vの挙動の7つの特異な側面を抽出し, 複雑な領域内での制約を強調した。 評価ケースの完全な詳細は、https://github.com/ZhilingYan/GPT4V-Medical-Report.comで確認できる。

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