論文の概要: Holistic Evaluation of GPT-4V for Biomedical Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05256v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 18:40:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 15:00:14.505196
- Title: Holistic Evaluation of GPT-4V for Biomedical Imaging
- Title（参考訳）: バイオメディカルイメージングのためのgpt-4vの総合評価
- Authors: Zhengliang Liu, Hanqi Jiang, Tianyang Zhong, Zihao Wu, Chong Ma, Yiwei
Li, Xiaowei Yu, Yutong Zhang, Yi Pan, Peng Shu, Yanjun Lyu, Lu Zhang, Junjie
Yao, Peixin Dong, Chao Cao, Zhenxiang Xiao, Jiaqi Wang, Huan Zhao, Shaochen
Xu, Yaonai Wei, Jingyuan Chen, Haixing Dai, Peilong Wang, Hao He, Zewei Wang,
Xinyu Wang, Xu Zhang, Lin Zhao, Yiheng Liu, Kai Zhang, Liheng Yan, Lichao
Sun, Jun Liu, Ning Qiang, Bao Ge, Xiaoyan Cai, Shijie Zhao, Xintao Hu, Yixuan
Yuan, Gang Li, Shu Zhang, Xin Zhang, Xi Jiang, Tuo Zhang, Dinggang Shen,
Quanzheng Li, Wei Liu, Xiang Li, Dajiang Zhu, Tianming Liu
- Abstract要約: GPT-4Vはコンピュータビジョンのための人工知能の突破口である。
GPT-4Vは,放射線学,腫瘍学,眼科,病理学など16分野にまたがって評価を行った。
以上の結果より,GPT-4Vは異常や解剖学的認識に優れていたが,診断や局所化は困難であった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.46226609088194
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we present a large-scale evaluation probing GPT-4V's
capabilities and limitations for biomedical image analysis. GPT-4V represents a
breakthrough in artificial general intelligence (AGI) for computer vision, with
applications in the biomedical domain. We assess GPT-4V's performance across 16
medical imaging categories, including radiology, oncology, ophthalmology,
pathology, and more. Tasks include modality recognition, anatomy localization,
disease diagnosis, report generation, and lesion detection. The extensive
experiments provide insights into GPT-4V's strengths and weaknesses. Results
show GPT-4V's proficiency in modality and anatomy recognition but difficulty
with disease diagnosis and localization. GPT-4V excels at diagnostic report
generation, indicating strong image captioning skills. While promising for
biomedical imaging AI, GPT-4V requires further enhancement and validation
before clinical deployment. We emphasize responsible development and testing
for trustworthy integration of biomedical AGI. This rigorous evaluation of
GPT-4V on diverse medical images advances understanding of multimodal large
language models (LLMs) and guides future work toward impactful healthcare
applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,gpt-4vの生体画像解析における能力と限界を大規模に評価する。
GPT-4Vは、コンピュータビジョンのための人工知能(AGI)のブレークスルーであり、バイオメディカル領域に応用されている。
GPT-4Vは,放射線学,腫瘍学,眼科,病理学など16分野にまたがって評価を行った。
タスクには、モダリティ認識、解剖学的局在、疾患診断、レポート生成、病変検出が含まれる。
広範な実験は、GPT-4Vの強度と弱点に関する洞察を与える。
結果, gpt-4vのモダリティと解剖学的認識は熟練しているが, 疾患の診断と局在は困難である。
GPT-4Vは診断レポート生成時に優れ、強力な画像キャプションスキルを示す。
バイオメディカルイメージングAIを約束する一方で、GPT-4Vは臨床展開前にさらなる強化と検証が必要である。
バイオメディカルAGIの信頼性の高い統合のための開発と試験の責任を強調した。
多様な医療画像に対するGPT-4Vの厳密な評価は、マルチモーダルな大規模言語モデル(LLM)の理解を深め、影響のある医療応用に向けた今後の取り組みを導く。
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