論文の概要: Overview of TREC 2024 Medical Video Question Answering (MedVidQA) Track
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11056v1
- Date: Sun, 15 Dec 2024 05:18:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:57:35.112938
- Title: Overview of TREC 2024 Medical Video Question Answering (MedVidQA) Track
- Title（参考訳）: TREC 2024メディカルビデオ質問応答(MedVidQA)の概要
- Authors: Deepak Gupta, Dina Demner-Fushman,
- Abstract要約: 本稿では,医療ビデオの理解と,自然言語質問に対する視覚的回答を提供するシステム構築に向けた新たな課題を紹介する。
これらのタスクは、公衆および医療専門家に利益をもたらす洗練された下流アプリケーションの開発を支援する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.06634510937997
- License:
- Abstract: One of the key goals of artificial intelligence (AI) is the development of a multimodal system that facilitates communication with the visual world (image and video) using a natural language query. Earlier works on medical question answering primarily focused on textual and visual (image) modalities, which may be inefficient in answering questions requiring demonstration. In recent years, significant progress has been achieved due to the introduction of large-scale language-vision datasets and the development of efficient deep neural techniques that bridge the gap between language and visual understanding. Improvements have been made in numerous vision-and-language tasks, such as visual captioning visual question answering, and natural language video localization. Most of the existing work on language vision focused on creating datasets and developing solutions for open-domain applications. We believe medical videos may provide the best possible answers to many first aid, medical emergency, and medical education questions. With increasing interest in AI to support clinical decision-making and improve patient engagement, there is a need to explore such challenges and develop efficient algorithms for medical language-video understanding and generation. Toward this, we introduced new tasks to foster research toward designing systems that can understand medical videos to provide visual answers to natural language questions, and are equipped with multimodal capability to generate instruction steps from the medical video. These tasks have the potential to support the development of sophisticated downstream applications that can benefit the public and medical professionals.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の重要な目標の1つは、自然言語クエリを使って視覚世界(画像とビデオ)とのコミュニケーションを容易にするマルチモーダルシステムの開発である。
初期の研究は、主にテキストと視覚(画像)のモダリティに焦点を当てた医学的質問の回答に取り組んでいたが、これはデモを必要とする質問に答えるのに非効率的かもしれない。
近年では、大規模言語ビジョンデータセットの導入と、言語と視覚的理解のギャップを埋める効率的なディープニューラルネットワーク技術の開発により、大きな進歩を遂げている。
視覚的キャプションによる視覚的質問応答や自然言語ビデオのローカライゼーションなど、視覚的・言語的なタスクに改善が加えられている。
既存の言語ビジョンに関する作業のほとんどは、データセットの作成と、オープンドメインアプリケーションのソリューションの開発に重点を置いている。
私たちは、医療ビデオは多くの救急、救急、医療教育に関する質問に対して、可能な限りの回答を提供するだろうと考えています。
臨床的意思決定を支援し、患者のエンゲージメントを向上させるためのAIへの関心が高まっているため、そのような課題を探求し、医療言語とビデオの理解と生成のための効率的なアルゴリズムを開発する必要がある。
そこで我々は,医療ビデオの理解と,自然言語による質問に対する視覚的回答の提供を目的とした,医療ビデオからの指導手順を生成するマルチモーダル機能を備えたデザインシステムの構築に向けて,新たな課題を導入した。
これらのタスクは、公衆および医療専門家に利益をもたらす洗練された下流アプリケーションの開発を支援する可能性がある。
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