論文の概要: Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08002v5
• Date: Thu, 27 Jun 2024 02:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 19:26:56.952245
• Title: Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation
• Title（参考訳）: クリニカル・アクセシブル・ラジオロジー・ファンデーション・モデルに向けて--オープン・アクセスとライトウェイト--自動評価による検討
• Authors: Juan Manuel Zambrano Chaves, Shih-Cheng Huang, Yanbo Xu, Hanwen Xu, Naoto Usuyama, Sheng Zhang, Fei Wang, Yujia Xie, Mahmoud Khademi, Ziyi Yang, Hany Awadalla, Julia Gong, Houdong Hu, Jianwei Yang, Chunyuan Li, Jianfeng Gao, Yu Gu, Cliff Wong, Mu Wei, Tristan Naumann, Muhao Chen, Matthew P. Lungren, Akshay Chaudhari, Serena Yeung-Levy, Curtis P. Langlotz, Sheng Wang, Hoifung Poon,
• Abstract要約: オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。 トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。 評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。 LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 113.5002649181103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scaling laws and extraordinary performance of large foundation models motivate the development and utilization of such models in biomedicine. However, despite early promising results on some biomedical benchmarks, there are still major challenges that need to be addressed before these models can be used in real-world clinics. Frontier general-domain models such as GPT-4V still have significant performance gaps in multimodal biomedical applications. More importantly, less-acknowledged pragmatic issues, including accessibility, model cost, and tedious manual evaluation make it hard for clinicians to use state-of-the-art large models directly on private patient data. Here, we explore training open-source small multimodal models (SMMs) to bridge competency gaps for unmet clinical needs in radiology. To maximize data efficiency, we adopt a modular approach by incorporating state-of-the-art pre-trained models for image and text modalities, and focusing on training a lightweight adapter to ground each modality to the text embedding space, as exemplified by LLaVA-Med. For training, we assemble a large dataset of over 697 thousand radiology image-text pairs. For evaluation, we propose CheXprompt, a GPT-4-based metric for factuality evaluation, and demonstrate its parity with expert evaluation. For best practice, we conduct a systematic ablation study on various choices in data engineering and multimodal training. The resulting LlaVA-Rad (7B) model attains state-of-the-art results on standard radiology tasks such as report generation and cross-modal retrieval, even outperforming much larger models such as GPT-4V and Med-PaLM M (84B). The inference of LlaVA-Rad is fast and can be performed on a single V100 GPU in private settings, offering a promising state-of-the-art tool for real-world clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 大規模基盤モデルのスケーリング法則と異常な性能は, バイオメディシンにおけるそのようなモデルの開発と利用を動機付けている。 しかしながら、いくつかのバイオメディカル・ベンチマークで早期に有望な結果が得られたにもかかわらず、これらのモデルが現実の診療所で使用される前に対処する必要がある大きな課題がまだ残っている。 GPT-4Vのような最前線の一般ドメインモデルは、マルチモーダルなバイオメディカル応用において依然として大きな性能差がある。 さらに重要なのは、アクセシビリティ、モデルコスト、退屈な手作業による評価など、理解されていない実用的な問題によって、臨床医が最先端の大規模モデルをプライベートな患者データで直接使うのが難しくなることだ。 そこで我々は,SMM(Small Multimodal Model)をオープンソースで訓練し,放射線学における非メカニカルニーズに対する能力ギャップを埋める方法について検討する。 データ効率を最大化するために、画像とテキストのモダリティに関する最先端の事前訓練モデルを導入し、LLaVA-Medが示すように、各モダリティをテキスト埋め込み空間に接地するための軽量アダプタのトレーニングに重点を置いて、モジュラーアプローチを採用する。 トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。 評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。 ベストプラクティスとして、データエンジニアリングとマルチモーダルトレーニングにおける様々な選択肢に関する体系的アブレーション研究を行う。 結果として得られたLlaVA-Rad (7B) モデルは、レポート生成やクロスモーダル検索といった標準的な放射線学のタスクにおいて、GPT-4VやMed-PaLM M (84B) のようなはるかに大きなモデルよりも優れた結果が得られる。 LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。

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