論文の概要: MedThink: Explaining Medical Visual Question Answering via Multimodal Decision-Making Rationale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12372v2
- Date: Mon, 07 Oct 2024 08:06:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-08 13:38:08.286292
- Title: MedThink: Explaining Medical Visual Question Answering via Multimodal Decision-Making Rationale
- Title（参考訳）: MedThink:マルチモーダル・デシジョン・メイキング・ライナーによる医用視覚質問応答の解説
- Authors: Xiaotang Gai, Chenyi Zhou, Jiaxiang Liu, Yang Feng, Jian Wu, Zuozhu Liu,
- Abstract要約: 我々は、データ準備を効率化し、新しいベンチマークMedVQAデータセットを構築するための半自動アノテーションプロセスを開発した。
これらのデータセットは、マルチモーダルな大言語モデルと人間のアノテーションによって生成される中間的な医学的意思決定の合理性を提供する。
我々はまた、医学的意思決定の合理性を取り入れた軽量な事前学習生成モデルを微調整する新しいフレームワーク、MedThinkを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.94415334436024
- License:
- Abstract: Medical Visual Question Answering (MedVQA), which offers language responses to image-based medical inquiries, represents a challenging task and significant advancement in healthcare. It assists medical experts to swiftly interpret medical images, thereby enabling faster and more accurate diagnoses. However, the model interpretability and transparency of existing MedVQA solutions are often limited, posing challenges in understanding their decision-making processes. To address this issue, we devise a semi-automated annotation process to streamline data preparation and build new benchmark MedVQA datasets R-RAD, R-SLAKE and R-Path. These datasets provide intermediate medical decision-making rationales generated by multimodal large language models and human annotations for question-answering pairs in existing MedVQA datasets, i.e., VQA-RAD, SLAKE and PathVQA. Moreover, we design a novel framework, MedThink, which finetunes lightweight pretrained generative models by incorporating medical decision-making rationales. MedThink includes three distinct strategies to generate decision outcomes and corresponding rationales, thereby clearly showcasing the medical decision-making process during reasoning. Our comprehensive experiments show that our method achieves an accuracy of 83.5% on R-RAD, 86.3% on R-SLAKE and 87.2% on R-Path. These results significantly exceed those of existing state-of-the-art models with comparable parameters. Datasets and code will be released.
- Abstract（参考訳）: 画像に基づく医療質問に対する言語応答を提供するMedVQA(MedVQA)は、難しい課題であり、医療の進歩を示している。
医療専門家が医療画像の迅速な解釈を支援し、より高速で正確な診断を可能にする。
しかしながら、既存のMedVQAソリューションのモデル解釈可能性と透明性はしばしば制限されており、意思決定プロセスを理解する上での課題を提起している。
この問題に対処するために、データ準備を効率化する半自動アノテーションプロセスを開発し、新しいベンチマークMedVQAデータセットR-RAD、R-SLAKE、R-Pathを構築した。
これらのデータセットは、既存のMedVQAデータセット、すなわちVQA-RAD、SLAKE、PathVQAにおいて、マルチモーダルな大言語モデルと人間のアノテーションによって生成される中間的な医学的意思決定論理を提供する。
さらに,医学的意思決定の合理性を取り入れて,軽量な事前学習生成モデルを微調整する新しいフレームワーク,MedThinkを設計する。
MedThinkには、意思決定結果とそれに対応する合理性を生成するための3つの戦略が含まれている。
総合実験の結果,R-RADでは83.5%,R-SLAKEでは86.3%,R-Pathでは87.2%の精度が得られた。
これらの結果は、同等のパラメータを持つ既存の最先端モデルのモデルを大きく上回る。
データセットとコードがリリースされる。
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