論文の概要: GMAI-MMBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark Towards General Medical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03361v7
• Date: Mon, 21 Oct 2024 04:26:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 12:33:46.975691
• Title: GMAI-MMBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark Towards General Medical AI
• Title（参考訳）: GMAI-MMBench:汎用医療AIに向けた総合的マルチモーダル評価ベンチマーク
• Authors: Pengcheng Chen, Jin Ye, Guoan Wang, Yanjun Li, Zhongying Deng, Wei Li, Tianbin Li, Haodong Duan, Ziyan Huang, Yanzhou Su, Benyou Wang, Shaoting Zhang, Bin Fu, Jianfei Cai, Bohan Zhuang, Eric J Seibel, Junjun He, Yu Qiao,
• Abstract要約: LVLM(Large Vision-Language Model)は、画像、テキスト、生理学的信号などの多様なデータタイプを扱うことができる。 GMAI-MMBenchは、よく分類されたデータ構造と、これまででもっとも包括的な一般医療用AIベンチマークである。 38の医療画像モダリティ、18の臨床関連タスク、18の部門、視覚質問回答(VQA)フォーマットの4つの知覚的粒度からなる284のデータセットで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.09501109871351
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) are capable of handling diverse data types such as imaging, text, and physiological signals, and can be applied in various fields. In the medical field, LVLMs have a high potential to offer substantial assistance for diagnosis and treatment. Before that, it is crucial to develop benchmarks to evaluate LVLMs' effectiveness in various medical applications. Current benchmarks are often built upon specific academic literature, mainly focusing on a single domain, and lacking varying perceptual granularities. Thus, they face specific challenges, including limited clinical relevance, incomplete evaluations, and insufficient guidance for interactive LVLMs. To address these limitations, we developed the GMAI-MMBench, the most comprehensive general medical AI benchmark with well-categorized data structure and multi-perceptual granularity to date. It is constructed from 284 datasets across 38 medical image modalities, 18 clinical-related tasks, 18 departments, and 4 perceptual granularities in a Visual Question Answering (VQA) format. Additionally, we implemented a lexical tree structure that allows users to customize evaluation tasks, accommodating various assessment needs and substantially supporting medical AI research and applications. We evaluated 50 LVLMs, and the results show that even the advanced GPT-4o only achieves an accuracy of 53.96%, indicating significant room for improvement. Moreover, we identified five key insufficiencies in current cutting-edge LVLMs that need to be addressed to advance the development of better medical applications. We believe that GMAI-MMBench will stimulate the community to build the next generation of LVLMs toward GMAI.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Model)は、画像、テキスト、生理学的信号などの多様なデータタイプを扱うことができ、様々な分野に適用できる。 医学分野では、LVLMは診断と治療に相当な補助を提供する可能性がある。 それ以前には、様々な医療応用においてLVLMの有効性を評価するためのベンチマークを開発することが不可欠である。 現在のベンチマークは特定の学術文献に基づいて構築されることが多く、主に単一の領域に焦点を当てており、知覚の粒度が異なる。 そのため、臨床関係の限定、不完全評価、インタラクティブなLVLMのガイダンス不足など、特定の課題に直面している。 これらの制約に対処するため,GMAI-MMBenchを開発した。 38の医療画像モダリティ、18の臨床関連タスク、18の部門、視覚質問回答(VQA)フォーマットの4つの知覚的粒度からなる284のデータセットで構成されている。 さらに、ユーザーが評価タスクをカスタマイズし、様々な評価ニーズを調整し、医療AIの研究や応用を効果的に支援できる語彙木構造を実装した。 我々は50LVLMを評価し,GPT-4oでも53.96%の精度しか得られず,改善の余地があることが示唆された。 さらに,医療応用の進展に対処する必要のある,現在最先端のLVLMにおいて,5つの重要な欠陥を同定した。 GMAI-MMBenchは,次世代のLVLMをGMAIに向けて構築するよう,コミュニティに刺激を与えるものと信じている。

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