論文の概要: MedVersa: A Generalist Foundation Model for Medical Image Interpretation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07988v2
• Date: Tue, 10 Jun 2025 03:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:38.460128
• Title: MedVersa: A Generalist Foundation Model for Medical Image Interpretation
• Title（参考訳）: MedVersa: 医用画像解釈のためのジェネリスト基礎モデル
• Authors: Hong-Yu Zhou, Julián Nicolás Acosta, Subathra Adithan, Suvrankar Datta, Eric J. Topol, Pranav Rajpurkar,
• Abstract要約: 私たちはMedVersaを紹介します。MedVersaは、数千万のコンパイルされた医療インスタンスに基づいてトレーニングされたジェネラリスト基盤モデルです。 MedVersaは9つのタスクで最先端のパフォーマンスを達成し、時には10%以上のパフォーマンスを達成している。 本研究は, 医用画像解釈の進歩と臨床専門知識のサポートにおいて, フレキシブルでマルチモーダルなAIシステムの価値を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.926591893854031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Current medical AI systems are often limited to narrow applications, hindering widespread adoption. We present MedVersa, a generalist foundation model trained on tens of millions of compiled medical instances. MedVersa unlocks generalist learning from multimodal inputs and outputs, representing the first example of a generalist model reaching competitive performance with leading specialized solutions across a variety of medical imaging scenarios. MedVersa achieves state-of-the-art performance in nine tasks, sometimes outperforming counterparts by over 10%. Radiologist evaluation shows MedVersa-generated reports get superior performance in 95% of normal studies, while matching or exceeding human reports in 71% of cases overall. User studies showed notable reductions in report writing time and discrepancies with the use of MedVersa. Our findings underscore the value of flexible, multimodal AI systems in advancing medical image interpretation and supporting clinical expertise.
• Abstract（参考訳）: 現在の医療用AIシステムは狭い用途に限られており、広く採用されるのを妨げている。 私たちはMedVersaを紹介します。MedVersaは、数千万のコンパイルされた医療インスタンスに基づいてトレーニングされたジェネラリスト基盤モデルです。 MedVersaは、マルチモーダルなインプットとアウトプットから一般の学習をアンロックし、さまざまな医療画像シナリオにわたる主要な特殊なソリューションと競合するパフォーマンスに達するジェネラリストモデルの最初の例を示している。 MedVersaは9つのタスクで最先端のパフォーマンスを達成し、時には10%以上のパフォーマンスを達成している。 放射線医学的な評価では、MedVersaが生成した報告は通常の研究の95%で優れており、全体の71%でヒトの報告と一致または上回っている。 ユーザスタディでは,MedVersaの使用によりレポート作成時間と不一致が顕著に減少した。 本研究は, 医用画像解釈の進歩と臨床専門知識のサポートにおいて, フレキシブルでマルチモーダルなAIシステムの価値を浮き彫りにしている。

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