Fugu-MT 論文翻訳(概要): MiniGPT-Med: Large Language Model as a General Interface for Radiology Diagnosis

論文の概要: MiniGPT-Med: Large Language Model as a General Interface for Radiology Diagnosis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04106v1
Date: Thu, 4 Jul 2024 18:21:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-08 15:10:29.287252
Title: MiniGPT-Med: Large Language Model as a General Interface for Radiology Diagnosis
Title（参考訳）: MiniGPT-Med:放射線診断のための汎用インタフェースとしての大規模言語モデル
Authors: Asma Alkhaldi, Raneem Alnajim, Layan Alabdullatef, Rawan Alyahya, Jun Chen, Deyao Zhu, Ahmed Alsinan, Mohamed Elhoseiny,
Abstract要約: MiniGPT-Medは、大規模言語モデルから派生したヴィジュアル言語モデルであり、医学的応用に適したものである。医療報告生成、視覚的質問応答(VQA)、医療画像内の疾患識別などのタスクを実行することができる。医療報告生成の最先端性能は,従来の最良モデルよりも19%高い精度で達成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.421857904824627
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advancements in artificial intelligence (AI) have precipitated significant breakthroughs in healthcare, particularly in refining diagnostic procedures. However, previous studies have often been constrained to limited functionalities. This study introduces MiniGPT-Med, a vision-language model derived from large-scale language models and tailored for medical applications. MiniGPT-Med demonstrates remarkable versatility across various imaging modalities, including X-rays, CT scans, and MRIs, enhancing its utility. The model is capable of performing tasks such as medical report generation, visual question answering (VQA), and disease identification within medical imagery. Its integrated processing of both image and textual clinical data markedly improves diagnostic accuracy. Our empirical assessments confirm MiniGPT-Med's superior performance in disease grounding, medical report generation, and VQA benchmarks, representing a significant step towards reducing the gap in assisting radiology practice. Furthermore, it achieves state-of-the-art performance on medical report generation, higher than the previous best model by 19\% accuracy. MiniGPT-Med promises to become a general interface for radiology diagnoses, enhancing diagnostic efficiency across a wide range of medical imaging applications.
Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の最近の進歩は、特に診断手順の洗練において、医療の大きなブレークスルーを引き起こしている。しかし、以前の研究はしばしば限られた機能に制限された。本研究では,大規模言語モデルから派生した視覚言語モデルであるMiniGPT-Medを紹介する。 MiniGPT-Medは、X線、CTスキャン、MRIなど、様々な画像モダリティにおいて、優れた汎用性を示し、その有用性を高めている。このモデルは、医療報告生成、視覚的質問応答(VQA)、医療画像内の疾患識別などのタスクを実行することができる。画像とテキストの臨床データの統合処理は、診断精度を著しく向上させる。我々の経験的評価は,MiniGPT-Medの疾患接地,医療報告生成,VQAベンチマークにおける優れた成績を裏付けるものであり,放射線学の実践におけるギャップを減らすための重要なステップである。さらに,従来の最良モデルよりも19倍の精度で,医療報告生成における最先端性能を実現する。 MiniGPT-Medは、放射線診断の一般的なインターフェースになり、幅広い医療画像アプリケーションにおける診断効率を高めることを約束している。

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