論文の概要: An Early Investigation into the Utility of Multimodal Large Language Models in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00667v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 08:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:56:22.787474
• Title: An Early Investigation into the Utility of Multimodal Large Language Models in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医療画像における多モード大言語モデルの有用性に関する調査研究
• Authors: Sulaiman Khan, Md. Rafiul Biswas, Alina Murad, Hazrat Ali, Zubair Shah,
• Abstract要約: 医用画像解析のためのGemini(textitgemini-1.0-pro-vision-latst)モデルとGPT-4Vモデルの可能性を探る。 Gemini AIとGPT-4Vはどちらも、まず実画像と合成画像の分類に使用され、次に入力画像の解釈と解析を行う。 本研究で紹介した早期研究は,網膜眼底鏡および肺X線像の分類と解釈を支援するMLLMの可能性についての知見を提供するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3029213689620348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent developments in multimodal large language models (MLLMs) have spurred significant interest in their potential applications across various medical imaging domains. On the one hand, there is a temptation to use these generative models to synthesize realistic-looking medical image data, while on the other hand, the ability to identify synthetic image data in a pool of data is also significantly important. In this study, we explore the potential of the Gemini (\textit{gemini-1.0-pro-vision-latest}) and GPT-4V (gpt-4-vision-preview) models for medical image analysis using two modalities of medical image data. Utilizing synthetic and real imaging data, both Gemini AI and GPT-4V are first used to classify real versus synthetic images, followed by an interpretation and analysis of the input images. Experimental results demonstrate that both Gemini and GPT-4 could perform some interpretation of the input images. In this specific experiment, Gemini was able to perform slightly better than the GPT-4V on the classification task. In contrast, responses associated with GPT-4V were mostly generic in nature. Our early investigation presented in this work provides insights into the potential of MLLMs to assist with the classification and interpretation of retinal fundoscopy and lung X-ray images. We also identify key limitations associated with the early investigation study on MLLMs for specialized tasks in medical image analysis.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal large language model)の最近の発展は、様々な医用画像領域にまたがる潜在的な応用への大きな関心を喚起している。 一方、これらの生成モデルを用いて現実的な医用画像データを合成する誘惑があり、一方、データプール内の合成画像データを識別する能力も重要である。 本研究では,2種類の医用画像データを用いた医用画像解析のためのGemini(\textit{gemini-1.0-pro-vision-latst})モデルとGPT-4V(gpt-4-vision-preview)モデルの可能性を検討する。 Gemini AIとGPT-4Vは、合成画像と合成画像の両方を分類し、次に入力画像の解釈と解析を行う。 実験の結果,Gemini と GPT-4 はいずれも入力画像の解釈を行うことができた。 この特定の実験では、ジェミニは分類タスクにおいてGPT-4Vよりもわずかに性能が向上した。 対照的に、GPT-4Vに関連する反応は、本質的には概ね汎用的である。 本研究で紹介した早期研究は,網膜眼底鏡および肺X線像の分類と解釈を支援するMLLMの可能性についての知見を提供するものである。 また,医療画像解析における特殊課題に対するMLLMの早期調査に関連する重要な限界も明らかにした。

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