論文の概要: A Systematic Evaluation of GPT-4V's Multimodal Capability for Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20381v5
• Date: Tue, 30 Jan 2024 19:32:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 17:29:00.063774
• Title: A Systematic Evaluation of GPT-4V's Multimodal Capability for Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析におけるGPT-4Vのマルチモーダル機能の評価
• Authors: Yingshu Li, Yunyi Liu, Zhanyu Wang, Xinyu Liang, Lei Wang, Lingqiao Liu, Leyang Cui, Zhaopeng Tu, Longyue Wang, Luping Zhou
• Abstract要約: 医用画像解析のためのGPT-4Vのマルチモーダル機能の評価を行った。 GPT-4Vは医用画像の理解に優れ、高品質な放射線診断レポートを生成する。 医用視覚接地の性能は大幅に改善する必要があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.25494411021066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work conducts an evaluation of GPT-4V's multimodal capability for medical image analysis, with a focus on three representative tasks of radiology report generation, medical visual question answering, and medical visual grounding. For the evaluation, a set of prompts is designed for each task to induce the corresponding capability of GPT-4V to produce sufficiently good outputs. Three evaluation ways including quantitative analysis, human evaluation, and case study are employed to achieve an in-depth and extensive evaluation. Our evaluation shows that GPT-4V excels in understanding medical images and is able to generate high-quality radiology reports and effectively answer questions about medical images. Meanwhile, it is found that its performance for medical visual grounding needs to be substantially improved. In addition, we observe the discrepancy between the evaluation outcome from quantitative analysis and that from human evaluation. This discrepancy suggests the limitations of conventional metrics in assessing the performance of large language models like GPT-4V and the necessity of developing new metrics for automatic quantitative analysis.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 医用画像解析におけるGPT-4Vのマルチモーダル機能の評価を行い, 放射線診断レポート生成, 医用ビジュアル質問応答, 医用ビジュアルグラウンドティングの3つの課題に着目した。 評価のために、各タスク毎に一連のプロンプトを設計し、GPT-4Vの対応する能力を誘導して十分な優れた出力を生成する。 定量的分析, 人的評価, ケーススタディの3つの評価方法を用いて, 詳細な評価を行う。 評価の結果,GPT-4Vは医用画像の理解に優れ,高品質な放射線診断レポートを作成でき,医用画像に関する質問に効果的に答えることができることがわかった。 一方,医療用視覚接地の性能は大幅に向上する必要があることが判明した。 また,定量的分析による評価結果と人的評価による評価結果との相違を観察した。 この相違は、gpt-4vのような大規模言語モデルの性能評価における従来のメトリクスの限界と、自動定量分析のための新しいメトリクスの開発の必要性を示唆している。

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