論文の概要: Enhancing Medical Task Performance in GPT-4V: A Comprehensive Study on Prompt Engineering Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04344v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 15:05:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 14:29:19.147175
• Title: Enhancing Medical Task Performance in GPT-4V: A Comprehensive Study on Prompt Engineering Strategies
• Title（参考訳）: GPT-4Vにおける医療タスクパフォーマンスの向上:プロンプトエンジニアリング戦略の総合的研究
• Authors: Pengcheng Chen, Ziyan Huang, Zhongying Deng, Tianbin Li, Yanzhou Su, Haoyu Wang, Jin Ye, Yu Qiao, Junjun He
• Abstract要約: OpenAIの最新大型ビジョン言語モデルであるGPT-4Vは、医療応用の可能性についてかなりの関心を集めている。 最近の研究や内部レビューでは、専門的な医療業務における過小評価が強調されている。 本稿では,GPT-4Vの医療機能の境界,特に内視鏡,CT,MRIなどの複雑な画像データ処理について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.98518677093905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: OpenAI's latest large vision-language model (LVLM), GPT-4V(ision), has piqued considerable interest for its potential in medical applications. Despite its promise, recent studies and internal reviews highlight its underperformance in specialized medical tasks. This paper explores the boundary of GPT-4V's capabilities in medicine, particularly in processing complex imaging data from endoscopies, CT scans, and MRIs etc. Leveraging open-source datasets, we assessed its foundational competencies, identifying substantial areas for enhancement. Our research emphasizes prompt engineering, an often-underutilized strategy for improving AI responsiveness. Through iterative testing, we refined the model's prompts, significantly improving its interpretative accuracy and relevance in medical imaging. From our comprehensive evaluations, we distilled 10 effective prompt engineering techniques, each fortifying GPT-4V's medical acumen. These methodical enhancements facilitate more reliable, precise, and clinically valuable insights from GPT-4V, advancing its operability in critical healthcare environments. Our findings are pivotal for those employing AI in medicine, providing clear, actionable guidance on harnessing GPT-4V's full diagnostic potential.
• Abstract（参考訳）: openaiの最新大型ビジョン言語モデル(lvlm)であるgpt-4v(ision)は、医療応用におけるその可能性に大きな関心を集めている。 約束にもかかわらず、最近の研究や内部レビューは、専門的な医療業務における過小評価を強調している。 本稿では,GPT-4Vの医療機能の境界,特に内視鏡,CT,MRIなどの複雑な画像データ処理について検討する。 オープンソースデータセットを活用して、基礎的な能力を評価し、拡張のための相当な領域を特定しました。 我々の研究は、AIの応答性を改善するためのしばしば未利用の戦略である、迅速なエンジニアリングを強調している。 反復テストにより,モデルのプロンプトを改良し,医用画像の解釈精度と関連性を大幅に改善した。 包括的評価から, GPT-4Vの医療集積を増強する10種類の効果的なプロンプトエンジニアリング手法を抽出した。 これらの方法論的強化は、GPT-4Vの信頼性、正確、臨床的に価値のある洞察を促進する。 GPT-4Vの完全な診断能力を活かすための、明確で実用的なガイダンスを提供する。

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