論文の概要: MedCoT: Medical Chain of Thought via Hierarchical Expert

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13736v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 11:14:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:05.962595
• Title: MedCoT: Medical Chain of Thought via Hierarchical Expert
• Title（参考訳）: MedCoT: 階層的専門家による思考の医学的連鎖
• Authors: Jiaxiang Liu, Yuan Wang, Jiawei Du, Joey Tianyi Zhou, Zuozhu Liu,
• Abstract要約: 本稿では,新しい階層的検証手法であるMedCoTについて述べる。 生体画像検査における解釈可能性と精度を高めるように設計されている。 4つの標準Med-VQAデータセットに対する実験的評価は、MedCoTが既存の最先端アプローチを上回ることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.91966620985221
• License:
• Abstract: Artificial intelligence has advanced in Medical Visual Question Answering (Med-VQA), but prevalent research tends to focus on the accuracy of the answers, often overlooking the reasoning paths and interpretability, which are crucial in clinical settings. Besides, current Med-VQA algorithms, typically reliant on singular models, lack the robustness needed for real-world medical diagnostics which usually require collaborative expert evaluation. To address these shortcomings, this paper presents MedCoT, a novel hierarchical expert verification reasoning chain method designed to enhance interpretability and accuracy in biomedical imaging inquiries. MedCoT is predicated on two principles: The necessity for explicit reasoning paths in Med-VQA and the requirement for multi-expert review to formulate accurate conclusions. The methodology involves an Initial Specialist proposing diagnostic rationales, followed by a Follow-up Specialist who validates these rationales, and finally, a consensus is reached through a vote among a sparse Mixture of Experts within the locally deployed Diagnostic Specialist, which then provides the definitive diagnosis. Experimental evaluations on four standard Med-VQA datasets demonstrate that MedCoT surpasses existing state-of-the-art approaches, providing significant improvements in performance and interpretability.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は医学的視覚質問回答(Med-VQA)において進歩してきたが、一般的な研究は答えの正確さに重点を置いており、多くの場合、臨床上重要な推論経路や解釈可能性を見越す傾向がある。 加えて、現在のMed-VQAアルゴリズムは、典型的には特異なモデルに依存し、通常は協調的な専門家評価を必要とする現実世界の医療診断に必要な堅牢さを欠いている。 これらの欠点に対処するために,バイオメディカルイメージングにおける解釈可能性と精度を高めるために,新しい階層的専門家検証推論チェーンであるMedCoTを提案する。 MedCoTは、Med-VQAにおける明示的な推論パスの必要性と、正確な結論を定式化するためのマルチエキスパートレビューの必要性の2つの原則を前提としている。 この方法論には、診断的合理性を提案する初期スペシャリストと、これらの合理性を検証するフォローアップスペシャリストが参加し、最終的に、局所的に展開された診断スペシャリスト内の未熟な専門家の混成の間で投票によって合意に達する。 4つの標準Med-VQAデータセットに対する実験的評価は、MedCoTが既存の最先端アプローチを超え、パフォーマンスと解釈可能性に大きな改善をもたらすことを示している。

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