論文の概要: GMAI-VL & GMAI-VL-5.5M: A Large Vision-Language Model and A Comprehensive Multimodal Dataset Towards General Medical AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14522v2
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:24:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 14:27:25.767256
• Title: GMAI-VL & GMAI-VL-5.5M: A Large Vision-Language Model and A Comprehensive Multimodal Dataset Towards General Medical AI
• Title（参考訳）: GMAI-VLとGMAI-VL-5.5M:広視野モデルと汎用医療AIに向けた総合的マルチモーダルデータセット
• Abstract要約: 我々は,3段階のトレーニング戦略を持つ一般的な医用視覚言語モデルであるGMAI-VLを開発した。 GMAI-VLは様々なマルチモーダル医療タスクにおいて最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.80116091045628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant advancements in general AI, its effectiveness in the medical domain is limited by the lack of specialized medical knowledge. To address this, we formulate GMAI-VL-5.5M, a multimodal medical dataset created by converting hundreds of specialized medical datasets with various annotations into high-quality image-text pairs. This dataset offers comprehensive task coverage, diverse modalities, and rich image-text data. Building upon this dataset, we develop GMAI-VL, a general medical vision-language model, with a three-stage training strategy that enhances the integration of visual and textual information. This approach significantly improves the model's ability to process multimodal data, supporting accurate diagnoses and clinical decision-making. Experiments show that GMAI-VL achieves state-of-the-art performance across various multimodal medical tasks, including visual question answering and medical image diagnosis.
• Abstract（参考訳）: 一般AIの進歩にもかかわらず、医学領域におけるその有効性は専門的な医学知識の欠如によって制限される。 GMAI-VL-5.5Mは、数百の専門医用データセットをさまざまなアノテーションで高品質な画像テキストペアに変換することで作成されるマルチモーダル医療データセットである。 このデータセットは、包括的なタスクカバレッジ、多様なモダリティ、リッチな画像テキストデータを提供する。 このデータセットに基づいて、医用ビジョン言語モデルであるGMAI-VLを開発し、視覚情報とテキスト情報の統合を強化する3段階のトレーニング戦略を提案する。 このアプローチは、モデルがマルチモーダルデータを処理する能力を大幅に改善し、正確な診断と臨床的意思決定をサポートする。 GMAI-VLは、視覚的質問応答や医用画像診断など、様々なマルチモーダル医療タスクにおいて最先端のパフォーマンスを達成することを示す実験である。

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