Fugu-MT 論文翻訳(概要): Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports

論文の概要: Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05758v1
Date: Mon, 8 Jul 2024 09:08:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 16:20:46.824501
Title: Potential of Multimodal Large Language Models for Data Mining of Medical Images and Free-text Reports
Title（参考訳）: 医用画像データマイニングのためのマルチモーダル大言語モデルの可能性と自由テキストレポート
Authors: Yutong Zhang, Yi Pan, Tianyang Zhong, Peixin Dong, Kangni Xie, Yuxiao Liu, Hanqi Jiang, Zhengliang Liu, Shijie Zhao, Tuo Zhang, Xi Jiang, Dinggang Shen, Tianming Liu, Xin Zhang,
Abstract要約: 特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能のパラダイムシフトを象徴している。本研究は,14の医用画像データセットを対象に,Gemini,GPT-4,および4つの一般的な大規模モデルの性能評価を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 51.45762396192655
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical images and radiology reports are crucial for diagnosing medical conditions, highlighting the importance of quantitative analysis for clinical decision-making. However, the diversity and cross-source heterogeneity of these data challenge the generalizability of current data-mining methods. Multimodal large language models (MLLMs) have recently transformed many domains, significantly affecting the medical field. Notably, Gemini-Vision-series (Gemini) and GPT-4-series (GPT-4) models have epitomized a paradigm shift in Artificial General Intelligence (AGI) for computer vision, showcasing their potential in the biomedical domain. In this study, we evaluated the performance of the Gemini, GPT-4, and 4 popular large models for an exhaustive evaluation across 14 medical imaging datasets, including 5 medical imaging categories (dermatology, radiology, dentistry, ophthalmology, and endoscopy), and 3 radiology report datasets. The investigated tasks encompass disease classification, lesion segmentation, anatomical localization, disease diagnosis, report generation, and lesion detection. Our experimental results demonstrated that Gemini-series models excelled in report generation and lesion detection but faces challenges in disease classification and anatomical localization. Conversely, GPT-series models exhibited proficiency in lesion segmentation and anatomical localization but encountered difficulties in disease diagnosis and lesion detection. Additionally, both the Gemini series and GPT series contain models that have demonstrated commendable generation efficiency. While both models hold promise in reducing physician workload, alleviating pressure on limited healthcare resources, and fostering collaboration between clinical practitioners and artificial intelligence technologies, substantial enhancements and comprehensive validations remain imperative before clinical deployment.
Abstract（参考訳）: 医療画像と放射線診断は、臨床診断における定量的分析の重要性を強調し、医療状況の診断に不可欠である。しかし、これらのデータの多様性とクロスソースな異質性は、現在のデータマイニング手法の一般化に挑戦する。 MLLM(Multimodal large language model)は、最近多くのドメインを変換し、医療分野に大きな影響を与えた。特にGemini-Vision-Series (Gemini) と GPT-4-Series (GPT-4) は、コンピュータビジョンのための人工知能(AGI)のパラダイムシフトを象徴し、バイオメディカル領域におけるその可能性を示している。本研究は,4つの医用画像データセット(皮膚科,放射線学,歯科医学,眼科,内視鏡)と3つの医用画像データセットを含む14の医用画像データセットに対して,Gemini,GPT-4,および4つの医用画像データセットの性能評価を行った。本研究課題は, 疾患分類, 病変分類, 解剖学的局在, 疾患診断, 報告生成, 病変検出を含む。実験の結果,ジェミニシリーズは報告生成と病変検出に優れていたが,疾患分類と解剖学的局在の課題に直面した。逆にGPT-seriesモデルでは病変の分節や解剖学的局在が良好であったが,疾患の診断や病変の検出には困難がみられた。さらに、ジェミニ級数とGPT級数の両方が可換生成効率を示すモデルを含んでいる。どちらのモデルも、医師の作業量を減らし、限られた医療資源への圧力を緩和し、臨床実践者と人工知能技術とのコラボレーションを促進するという約束を持っているが、臨床展開の前には、かなりの拡張と包括的な検証が必須である。

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