論文の概要: Multimodal Deep Learning for Low-Resource Settings: A Vector Embedding Alignment Approach for Healthcare Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02601v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 01:13:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:39:37.244618
• Title: Multimodal Deep Learning for Low-Resource Settings: A Vector Embedding Alignment Approach for Healthcare Applications
• Title（参考訳）: 低リソース設定のためのマルチモーダルディープラーニング:医療応用のためのベクトル埋め込みアプローチ
• Authors: David Restrepo, Chenwei Wu, Sebastián Andrés Cajas, Luis Filipe Nakayama, Leo Anthony Celi, Diego M López,
• Abstract要約: ベクトル埋め込みを利用して、柔軟で効率的な計算手法を実現することを提唱する。 本稿では,単一モード基礎モデルと多モード視覚言語モデルを用いたベクトル埋め込みの有効性について検討する。 画像テキストの埋め込みを整列させることにより性能を向上させるための,単純かつ効果的な推論時間法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2549142515720044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale multi-modal deep learning models have revolutionized domains such as healthcare, highlighting the importance of computational power. However, in resource-constrained regions like Low and Middle-Income Countries (LMICs), limited access to GPUs and data poses significant challenges, often leaving CPUs as the sole resource. To address this, we advocate for leveraging vector embeddings to enable flexible and efficient computational methodologies, democratizing multimodal deep learning across diverse contexts. Our paper investigates the efficiency and effectiveness of using vector embeddings from single-modal foundation models and multi-modal Vision-Language Models (VLMs) for multimodal deep learning in low-resource environments, particularly in healthcare. Additionally, we propose a simple yet effective inference-time method to enhance performance by aligning image-text embeddings. Comparing these approaches with traditional methods, we assess their impact on computational efficiency and model performance using metrics like accuracy, F1-score, inference time, training time, and memory usage across three medical modalities: BRSET (ophthalmology), HAM10000 (dermatology), and SatelliteBench (public health). Our findings show that embeddings reduce computational demands without compromising model performance. Furthermore, our alignment method improves performance in medical tasks. This research promotes sustainable AI practices by optimizing resources in constrained environments, highlighting the potential of embedding-based approaches for efficient multimodal learning. Vector embeddings democratize multimodal deep learning in LMICs, particularly in healthcare, enhancing AI adaptability in varied use cases.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルディープラーニングモデルは、医療などの領域に革命をもたらし、計算能力の重要性を強調している。 しかし、低所得国(LMIC)のようなリソース制約のある地域では、GPUやデータへのアクセスが限られており、CPUを唯一のリソースとして残す場合が多い。 そこで本稿では,ベクトル埋め込みを活用してフレキシブルで効率的な計算手法を実現し,多様なコンテキストにまたがるマルチモーダル深層学習の民主化を提唱する。 本稿では,低リソース環境,特に医療におけるマルチモーダル深層学習において,単一モーダル基礎モデルと多モーダル視覚言語モデル(VLM)を用いたベクトル埋め込みの有効性と有効性を検討した。 さらに,画像テキストの埋め込みを整列させることにより,性能を向上させるための簡易かつ効果的な推論時間法を提案する。 これらの手法を従来の手法と比較し、BRSET(眼科)、HAM10000(皮膚科)、サテライトベンチ(公衆衛生)の3つの医療指標の精度、F1スコア、推測時間、トレーニング時間、メモリ使用量などの指標を用いて計算効率とモデル性能への影響を評価する。 その結果,埋め込みはモデル性能を損なうことなく計算要求を減少させることがわかった。 さらに,我々のアライメント手法は,医療タスクのパフォーマンスを向上させる。 本研究は、制約のある環境で資源を最適化し、効率的なマルチモーダル学習のための埋め込みベースのアプローチの可能性を強調することによって、持続可能なAIプラクティスを促進する。 ベクトル埋め込みは、LMIC、特に医療におけるマルチモーダルディープラーニングを民主化し、さまざまなユースケースにおけるAI適応性を向上させる。

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