論文の概要: MedDiT: A Knowledge-Controlled Diffusion Transformer Framework for Dynamic Medical Image Generation in Virtual Simulated Patient
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12236v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 09:10:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 14:33:24.972505
- Title: MedDiT: A Knowledge-Controlled Diffusion Transformer Framework for Dynamic Medical Image Generation in Virtual Simulated Patient
- Title（参考訳）: MedDiT:仮想シミュレーション患者の動的医用画像生成のための知識制御拡散変圧器フレームワーク
- Authors: Yanzeng Li, Cheng Zeng, Jinchao Zhang, Jie Zhou, Lei Zou,
- Abstract要約: MedDiTは,患者の症状をシミュレートした医療画像を生成するための,知識制御型会話フレームワークである。
MedDiTは、患者の属性と症状を記述した様々な患者知識グラフ(KGs)を統合し、Large Language Models(LLMs)の振る舞いを動的に促進する。
KGの特定患者属性に応じて医用画像を生成するために、よく調整された拡散変換器(DiT)モデルが組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.2964748653908
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical education relies heavily on Simulated Patients (SPs) to provide a safe environment for students to practice clinical skills, including medical image analysis. However, the high cost of recruiting qualified SPs and the lack of diverse medical imaging datasets have presented significant challenges. To address these issues, this paper introduces MedDiT, a novel knowledge-controlled conversational framework that can dynamically generate plausible medical images aligned with simulated patient symptoms, enabling diverse diagnostic skill training. Specifically, MedDiT integrates various patient Knowledge Graphs (KGs), which describe the attributes and symptoms of patients, to dynamically prompt Large Language Models' (LLMs) behavior and control the patient characteristics, mitigating hallucination during medical conversation. Additionally, a well-tuned Diffusion Transformer (DiT) model is incorporated to generate medical images according to the specified patient attributes in the KG. In this paper, we present the capabilities of MedDiT through a practical demonstration, showcasing its ability to act in diverse simulated patient cases and generate the corresponding medical images. This can provide an abundant and interactive learning experience for students, advancing medical education by offering an immersive simulation platform for future healthcare professionals. The work sheds light on the feasibility of incorporating advanced technologies like LLM, KG, and DiT in education applications, highlighting their potential to address the challenges faced in simulated patient-based medical education.
- Abstract（参考訳）: 医学教育は、シミュレーション患者(SP)に大きく依存しており、学生が医療画像分析を含む臨床スキルを実践するための安全な環境を提供する。
しかし、有能なSPを雇うための高コストと多様な医療画像データセットの欠如は、大きな課題を呈している。
これらの課題に対処するため,本論文では,患者に模擬された医用画像を動的に生成し,多様な診断スキルトレーニングを可能にする,知識制御型会話フレームワークであるMedDiTを紹介する。
具体的には、MedDiTは、患者の属性と症状を記述した様々な患者知識グラフ(KG)を統合し、大規模言語モデル(LLM)の動作を動的に促進し、患者の特徴を制御し、医療会話中の幻覚を緩和する。
さらに、KGの特定患者属性に応じて医用画像を生成するために、よく調整された拡散変換器(DiT)モデルが組み込まれている。
本稿では,MedDiTを実演し,多様なシミュレートされた患者に作用し,対応する医用画像を生成する能力を示す。
これにより、学生に豊富なインタラクティブな学習体験を提供し、将来の医療専門家に没入型シミュレーションプラットフォームを提供することで、医学教育を推進できる。
この研究は、LLM、KG、DiTといった先進技術が教育応用に取り入れられる可能性を強調し、シミュレートされた患者ベースの医療教育で直面する課題に対処する可能性を強調している。
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