論文の概要: MediFact at MEDIQA-M3G 2024: Medical Question Answering in Dermatology with Multimodal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01583v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 20:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-12 16:00:17.739586
• Title: MediFact at MEDIQA-M3G 2024: Medical Question Answering in Dermatology with Multimodal Learning
• Title（参考訳）: MEDIQA-M3G 2024のメディファクト:マルチモーダルラーニングによる皮膚科における医学的質問
• Authors: Nadia Saeed,
• Abstract要約: 本稿では,オープンエンド医療質問応答(QA)のための弱教師付き学習アプローチを提案することによって,従来の手法の限界に対処する。 本システムは,VGG16-CNN-SVMモデルを用いて,利用可能なMEDIQA-M3G画像を利用する。 この研究は、医療QA研究を前進させ、臨床意思決定支援システムへの道を切り開き、最終的に医療提供を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The MEDIQA-M3G 2024 challenge necessitates novel solutions for Multilingual & Multimodal Medical Answer Generation in dermatology (wai Yim et al., 2024a). This paper addresses the limitations of traditional methods by proposing a weakly supervised learning approach for open-ended medical question-answering (QA). Our system leverages readily available MEDIQA-M3G images via a VGG16-CNN-SVM model, enabling multilingual (English, Chinese, Spanish) learning of informative skin condition representations. Using pre-trained QA models, we further bridge the gap between visual and textual information through multimodal fusion. This approach tackles complex, open-ended questions even without predefined answer choices. We empower the generation of comprehensive answers by feeding the ViT-CLIP model with multiple responses alongside images. This work advances medical QA research, paving the way for clinical decision support systems and ultimately improving healthcare delivery.
• Abstract（参考訳）: MEDIQA-M3G 2024は、皮膚科における多言語・マルチモーダル医療回答生成のための新しいソリューションを必要とする(wai Yim et al , 2024a)。 本稿では,オープンエンド医療質問応答(QA)のための弱教師付き学習手法を提案することによって,従来の手法の限界に対処する。 本システムは,VGG16-CNN-SVMモデルを用いて,手軽に利用できるMEDIQA-M3G画像を利用する。 事前学習されたQAモデルを用いて、マルチモーダル融合により視覚情報とテキスト情報のギャップをさらに埋める。 このアプローチは、事前に定義された答えの選択がなくても、複雑でオープンな質問に取り組みます。 画像と並行して複数の応答でViT-CLIPモデルにフィードバックすることで、包括的回答の生成を促進する。 この研究は、医療QA研究を前進させ、臨床意思決定支援システムへの道を切り開き、最終的に医療提供を改善する。

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