論文の概要: A Medical Multimodal Large Language Model for Pediatric Pneumonia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02608v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 10:45:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:10:42.892604
• Title: A Medical Multimodal Large Language Model for Pediatric Pneumonia
• Title（参考訳）: 小児肺炎に対する医療用マルチモーダル大言語モデル
• Authors: Weiwei Tian, Xinyu Huang, Tianhao Cheng, Wen He, Jinwu Fang, Rui Feng, Daoying Geng, Xiaobo Zhang,
• Abstract要約: 小児肺炎は世界中で5歳未満の小児の死因となっている。 小児肺炎に対する医療用マルチモーダル大言語モデル(P2Med-MLLM)を提案する。 P2Med-MLLMは、広範かつ大規模なデータセットに基づいてトレーニングされた、純粋なテキストデータとイメージテキストデータの両方を処理することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.763735481048796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pediatric pneumonia is the leading cause of death among children under five years worldwide, imposing a substantial burden on affected families. Currently, there are three significant hurdles in diagnosing and treating pediatric pneumonia. Firstly, pediatric pneumonia shares similar symptoms with other respiratory diseases, making rapid and accurate differential diagnosis challenging. Secondly, primary hospitals often lack sufficient medical resources and experienced doctors. Lastly, providing personalized diagnostic reports and treatment recommendations is labor-intensive and time-consuming. To tackle these challenges, we proposed a Medical Multimodal Large Language Model for Pediatric Pneumonia (P2Med-MLLM). It was capable of handling diverse clinical tasks, such as generating free-text radiology reports and medical records within a unified framework. Specifically, P2Med-MLLM can process both pure text and image-text data, trained on an extensive and large-scale dataset (P2Med-MD), including real clinical information from 163,999 outpatient and 8,684 inpatient cases. This dataset comprised 2D chest X-ray images, 3D chest CT images, corresponding radiology reports, and outpatient and inpatient records. We designed a three-stage training strategy to enable P2Med-MLLM to comprehend medical knowledge and follow instructions for various clinical tasks. To rigorously evaluate P2Med-MLLM's performance, we developed P2Med-MBench, a benchmark consisting of 642 meticulously verified samples by pediatric pulmonology specialists, covering six clinical decision-support tasks and a balanced variety of diseases. The automated scoring results demonstrated the superiority of P2Med-MLLM. This work plays a crucial role in assisting primary care doctors with prompt disease diagnosis and treatment planning, reducing severe symptom mortality rates, and optimizing the allocation of medical resources.
• Abstract（参考訳）: 小児肺炎は世界中で5歳未満の子どもの死因の主要な原因であり、家族に大きな負担がかかる。 現在、小児肺炎の診断と治療には3つの重要なハードルがある。 第一に、小児肺炎は他の呼吸器疾患と類似の症状を共有し、迅速かつ正確な鑑別診断を困難にしている。 第二に、主要な病院は十分な医療資源と経験豊富な医師が不足していることが多い。 最後に、パーソナライズされた診断報告と治療勧告を提供することは、労働集約的で時間を要する。 これらの課題に対処するため,小児肺炎(P2Med-MLLM)のための医療用マルチモーダル大規模言語モデルを提案した。 フリーテキストの放射線学レポートや医療記録を統一された枠組みで作成するなど、多様な臨床業務を扱うことができた。 具体的には、P2Med-MLLMは、広範かつ大規模なデータセット(P2Med-MD)に基づいてトレーニングされた純粋なテキストデータと画像テキストデータの両方を処理することができる。 本データセットは, 2次元胸部X線像, 3次元胸部CT像, 対応する放射線診断報告, 外来および入院記録から構成した。 我々はP2Med-MLLMが医療知識を理解できるように3段階のトレーニング戦略を設計し、様々な臨床業務の指示に従うようにした。 P2Med-MLLMの性能を厳格に評価するため,小児肺科専門医による642検体を用いたP2Med-MBenchを作成した。 自動スコアリングはP2Med-MLLMの優位性を示した。 本研究は, 疾患診断と治療計画の迅速な支援, 重症症状死亡率の低減, 医療資源の配分の最適化に重要な役割を担っている。

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