論文の概要: UMass-BioNLP at MEDIQA-M3G 2024: DermPrompt -- A Systematic Exploration of Prompt Engineering with GPT-4V for Dermatological Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17749v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 01:39:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:30:48.514998
• Title: UMass-BioNLP at MEDIQA-M3G 2024: DermPrompt -- A Systematic Exploration of Prompt Engineering with GPT-4V for Dermatological Diagnosis
• Title（参考訳）: UMass-BioNLP at MEDIQA-M3G 2024: DermPrompt -- GPT-4Vによる皮膚科診断のためのプロンプト工学の体系的探索
• Authors: Parth Vashisht, Abhilasha Lodha, Mukta Maddipatla, Zonghai Yao, Avijit Mitra, Zhichao Yang, Junda Wang, Sunjae Kwon, Hong Yu,
• Abstract要約: 本研究は, 大規模マルチモーダルモデルを統合することで臨床皮膚科の症例を診断するための新しいアプローチを提案する。 GPT-4Vは、検索剤として使用すると、正しい皮膚条件を85%正確に検索することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.083861503550079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents our team's participation in the MEDIQA-ClinicalNLP2024 shared task B. We present a novel approach to diagnosing clinical dermatology cases by integrating large multimodal models, specifically leveraging the capabilities of GPT-4V under a retriever and a re-ranker framework. Our investigation reveals that GPT-4V, when used as a retrieval agent, can accurately retrieve the correct skin condition 85% of the time using dermatological images and brief patient histories. Additionally, we empirically show that Naive Chain-of-Thought (CoT) works well for retrieval while Medical Guidelines Grounded CoT is required for accurate dermatological diagnosis. Further, we introduce a Multi-Agent Conversation (MAC) framework and show its superior performance and potential over the best CoT strategy. The experiments suggest that using naive CoT for retrieval and multi-agent conversation for critique-based diagnosis, GPT-4V can lead to an early and accurate diagnosis of dermatological conditions. The implications of this work extend to improving diagnostic workflows, supporting dermatological education, and enhancing patient care by providing a scalable, accessible, and accurate diagnostic tool.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,MEDIQA-ClinicalNLP2024共有タスクBにおける我々のチームの参加について述べる。我々は,大規模なマルチモーダルモデルを統合することで臨床皮膚学のケースを診断するための新しいアプローチを提案する。 本研究は,GPT-4Vを検索剤として用いると,皮膚画像と短い患者の病理組織を用いて,正しい皮膚状態の85%を正確に検索できることを明らかにする。 また,NIVE Chain-of-Thought (CoT) は検索に有効であり,Medical Guidelines Grounded CoT は正確な皮膚科診断に必要であることを示す。 さらに,MAC(Multi-Agent Conversation)フレームワークを導入し,CoT戦略よりも優れた性能と可能性を示す。 以上の結果から,GPT-4Vは皮膚疾患の早期かつ正確な診断につながる可能性が示唆された。 この研究の意義は、診断ワークフローの改善、皮膚科教育のサポート、スケーラブルでアクセシブルで正確な診断ツールを提供することによる患者のケアの向上にまで及んでいる。

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