論文の概要: How Does Diverse Interpretability of Textual Prompts Impact Medical Vision-Language Zero-Shot Tasks?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00543v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 13:31:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 03:46:24.928422
• Title: How Does Diverse Interpretability of Textual Prompts Impact Medical Vision-Language Zero-Shot Tasks?
• Title（参考訳）: テキスト・プロンプトの多角的解釈性は医療ビジョンのゼロショット・タスクにどのように影響するか?
• Authors: Sicheng Wang, Che Liu, Rossella Arcucci,
• Abstract要約: 近年の医用視力訓練の進歩は、ゼロショットの医療用視力タスクを大幅に強化した。 これらのタスクのパフォーマンスは、カテゴリを記述するテキストプロンプトの変動性に大きく影響される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.09105558197397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in medical vision-language pre-training (MedVLP) have significantly enhanced zero-shot medical vision tasks such as image classification by leveraging large-scale medical image-text pair pre-training. However, the performance of these tasks can be heavily influenced by the variability in textual prompts describing the categories, necessitating robustness in MedVLP models to diverse prompt styles. Yet, this sensitivity remains underexplored. In this work, we are the first to systematically assess the sensitivity of three widely-used MedVLP methods to a variety of prompts across 15 different diseases. To achieve this, we designed six unique prompt styles to mirror real clinical scenarios, which were subsequently ranked by interpretability. Our findings indicate that all MedVLP models evaluated show unstable performance across different prompt styles, suggesting a lack of robustness. Additionally, the models' performance varied with increasing prompt interpretability, revealing difficulties in comprehending complex medical concepts. This study underscores the need for further development in MedVLP methodologies to enhance their robustness to diverse zero-shot prompts.
• Abstract（参考訳）: 近年のMedVLP(MedVLP)は,大規模医用画像・テキスト・ペア・プレトレーニングを活用することで,画像分類などのゼロショット医療ビジョンタスクを大幅に強化している。 しかし、これらのタスクのパフォーマンスは、カテゴリを記述するテキストプロンプトの可変性に大きく影響され、MedVLPモデルのロバスト性は多様なプロンプトスタイルに必要となる。 しかし、この感度は未発見のままである。 本研究は、15の異なる疾患に対する3つの広く用いられているMedVLP法の感度を系統的に評価した最初のものである。 これを実現するために,実際の臨床シナリオを反映する6つのユニークなプロンプトスタイルを設計した。 以上の結果から,全てのMedVLPモデルは異なるプロンプトスタイルで不安定な性能を示し,ロバストさの欠如が示唆された。 さらに、モデルの性能は、迅速な解釈可能性の向上とともに変化し、複雑な医療概念の理解が困難であることが判明した。 本研究は,多種多様なゼロショットプロンプトに対するロバスト性を高めるため,MedVLP方法論のさらなる開発の必要性を浮き彫りにする。

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