論文の概要: A Foundational Multimodal Vision Language AI Assistant for Human Pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07814v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 00:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:09:57.883715
• Title: A Foundational Multimodal Vision Language AI Assistant for Human Pathology
• Title（参考訳）: 人間病理のための基礎的マルチモーダルビジョン言語AIアシスタント
• Authors: Ming Y. Lu, Bowen Chen, Drew F. K. Williamson, Richard J. Chen, Kenji Ikamura, Georg Gerber, Ivy Liang, Long Phi Le, Tong Ding, Anil V Parwani, Faisal Mahmood
• Abstract要約: そこで我々は,1億枚の組織像を事前訓練した社内開発型視覚エンコーダを用いた,人間の病理のための視覚言語汎用AIアシスタントPathChatを提案する。 PathChatは、様々な組織の起源と疾患モデルの公開事例に基づいて、複数項目の質問に対して87%の精度で診断を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.759775793033743
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The field of computational pathology has witnessed remarkable progress in the development of both task-specific predictive models and task-agnostic self-supervised vision encoders. However, despite the explosive growth of generative artificial intelligence (AI), there has been limited study on building general purpose, multimodal AI assistants tailored to pathology. Here we present PathChat, a vision-language generalist AI assistant for human pathology using an in-house developed foundational vision encoder pretrained on 100 million histology images from over 100,000 patient cases and 1.18 million pathology image-caption pairs. The vision encoder is then combined with a pretrained large language model and the whole system is finetuned on over 250,000 diverse disease agnostic visual language instructions. We compare PathChat against several multimodal vision language AI assistants as well as GPT4V, which powers the commercially available multimodal general purpose AI assistant ChatGPT-4. When relevant clinical context is provided with the histology image, PathChat achieved a diagnostic accuracy of 87% on multiple-choice questions based on publicly available cases of diverse tissue origins and disease models. Additionally, using open-ended questions and human expert evaluation, we found that overall PathChat produced more accurate and pathologist-preferable responses to diverse queries related to pathology. As an interactive and general vision language AI assistant that can flexibly handle both visual and natural language inputs, PathChat can potentially find impactful applications in pathology education, research, and human-in-the-loop clinical decision making.
• Abstract（参考訳）: 計算病理学の分野では、タスク固有の予測モデルとタスクに依存しない自己教師付き視覚エンコーダの開発が著しく進展している。 しかし, 人工人工知能(AI)の爆発的成長にもかかわらず, 病理学に適した汎用型マルチモーダルAIアシスタントの構築に関する研究は限られている。 ここでは,10万人以上の患者から1億の組織像と1億1800万の病理像を予め訓練した基礎的視覚エンコーダを用いた,人間の病理学のための視覚言語汎用aiアシスタントであるpathchatを提案する。 視覚エンコーダは事前訓練された大型言語モデルと組み合わせられ、システム全体は25万以上の多様な病気非依存の視覚言語命令に基づいて微調整される。 PathChatを、市販のマルチモーダル汎用AIアシスタントChatGPT-4のGPT4Vと同様に、複数のマルチモーダルビジョン言語AIアシスタントと比較する。 病理組織像と関連する臨床的文脈が提供された場合、pathchatは様々な組織由来および疾患モデルが公に入手可能な症例に基づいて、マルチチョース質問で87%の診断精度を達成した。 さらに,オープンな質問と人間の専門家による評価により,PathChatはより正確で,病理医に好適な応答が得られた。 視覚と自然言語の両方の入力を柔軟に処理できるインタラクティブで汎用的なビジョン言語aiアシスタントとして、pathchatは病理学教育、研究、および人道的な臨床意思決定に影響力のある応用を見つける可能性がある。

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