論文の概要: MediConfusion: Can you trust your AI radiologist? Probing the reliability of multimodal medical foundation models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15477v1
- Date: Mon, 23 Sep 2024 18:59:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 12:57:29.210136
- Title: MediConfusion: Can you trust your AI radiologist? Probing the reliability of multimodal medical foundation models
- Title（参考訳）: メディコンフュージョン:AI放射線技師を信頼できますか?マルチモーダル医療基盤モデルの信頼性を探る
- Authors: Mohammad Shahab Sepehri, Zalan Fabian, Maryam Soltanolkotabi, Mahdi Soltanolkotabi,
- Abstract要約: 医用ビジュアル質問回答(VQA)ベンチマークデータセットであるMedConfusionを紹介した。
現状のモデルは、画像のペアによって容易に混同され、それ以外は視覚的に異なっており、医療専門家にとってはっきりと区別されている。
また、医療における信頼性が高く信頼性の高いMLLMの新しい世代の設計に役立つモデル失敗の共通パターンを抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.781551849965357
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have tremendous potential to improve the accuracy, availability, and cost-effectiveness of healthcare by providing automated solutions or serving as aids to medical professionals. Despite promising first steps in developing medical MLLMs in the past few years, their capabilities and limitations are not well-understood. Recently, many benchmark datasets have been proposed that test the general medical knowledge of such models across a variety of medical areas. However, the systematic failure modes and vulnerabilities of such models are severely underexplored with most medical benchmarks failing to expose the shortcomings of existing models in this safety-critical domain. In this paper, we introduce MediConfusion, a challenging medical Visual Question Answering (VQA) benchmark dataset, that probes the failure modes of medical MLLMs from a vision perspective. We reveal that state-of-the-art models are easily confused by image pairs that are otherwise visually dissimilar and clearly distinct for medical experts. Strikingly, all available models (open-source or proprietary) achieve performance below random guessing on MediConfusion, raising serious concerns about the reliability of existing medical MLLMs for healthcare deployment. We also extract common patterns of model failure that may help the design of a new generation of more trustworthy and reliable MLLMs in healthcare.
- Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、自動化されたソリューションの提供や医療専門家への援助によって、医療の正確性、可用性、費用対効果を向上させる大きな可能性を秘めている。
過去数年間、医療MLLMの開発において有望な第一歩を踏み出したが、その能力と限界は十分に理解されていない。
近年,様々な医療分野において,このようなモデルの一般的な医学的知識をテストするためのベンチマークデータセットが多数提案されている。
しかし、そのようなモデルの体系的な障害モードと脆弱性は、多くの医療ベンチマークでは、この安全クリティカルな領域における既存のモデルの欠点を露呈することができないため、非常に過小評価されている。
本稿では、医用MLLMの故障モードを視覚的視点から調査する、挑戦的な医用ビジュアル質問回答(VQA)ベンチマークデータセットであるMedConfusionを紹介する。
現状のモデルは、画像のペアによって容易に混同され、それ以外は視覚的に異なっており、医療専門家にとって明確に区別されている。
興味深いことに、利用可能なすべてのモデル(オープンソースまたはプロプライエタリ)は、MedConfusionのランダムな推測以下のパフォーマンスを実現し、既存の医療MLLMの医療デプロイメントに対する信頼性に関する深刻な懸念を提起している。
また、医療における信頼性が高く信頼性の高いMLLMの新しい世代の設計に役立つモデル失敗の共通パターンを抽出する。
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