論文の概要: AlzheimerRAG: Multimodal Retrieval Augmented Generation for PubMed articles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16701v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 16:59:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:50.197651
• Title: AlzheimerRAG: Multimodal Retrieval Augmented Generation for PubMed articles
• Title（参考訳）: AlzheimerRAG: PubMedのマルチモーダル検索生成
• Authors: Aritra Kumar Lahiri, Qinmin Vivian Hu,
• Abstract要約: マルチモーダル検索・拡張生成(RAG)アプリケーションは,情報検索と生成モデルの強みを両立させる能力を約束している。 本稿では, バイオメディカル研究用マルチモーダルRAGパイプラインツールであるAlzheimerRAGを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4063592468412276
• License:
• Abstract: Recent advancements in generative AI have flourished the development of highly adept Large Language Models (LLMs) that integrate diverse data types to empower decision-making. Among these, Multimodal Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications are promising for their capability to combine the strengths of information retrieval and generative models, enhancing their utility across various domains, including biomedical research. This paper introduces AlzheimerRAG, a Multimodal RAG pipeline tool for biomedical research use cases, primarily focusing on Alzheimer's disease from PubMed articles. Our pipeline incorporates multimodal fusion techniques to integrate textual and visual data processing by efficiently indexing and accessing vast amounts of biomedical literature. Preliminary experimental results against benchmarks, such as BioASQ and PubMedQA, have returned improved results in information retrieval and synthesis of domain-specific information. We also demonstrate a case study with our RAG pipeline across different Alzheimer's clinical scenarios. We infer that AlzheimerRAG can generate responses with accuracy non-inferior to humans and with low rates of hallucination. Overall, a reduction in cognitive task load is observed, which allows researchers to gain multimodal insights, improving understanding and treatment of Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIの最近の進歩は、意思決定を促進するために多様なデータタイプを統合する、高度に適応したLarge Language Models(LLMs)の開発を隆盛させた。 このうち, マルチモーダル検索・拡張生成(RAG)アプリケーションは, 情報検索と生成モデルの強みを融合し, バイオメディカル研究を含む様々な領域における有用性を高めることを約束している。 本稿では, バイオメディカル研究用マルチモーダルRAGパイプラインツールである AlzheimerRAG について紹介する。 我々のパイプラインは、大量のバイオメディカル文献を効率よくインデックス化してアクセスすることで、テキストおよび視覚データ処理を統合するために、マルチモーダル融合技術が組み込まれている。 BioASQやPubMedQAのようなベンチマークに対する予備実験の結果は、情報検索とドメイン固有情報の合成において改善された結果を返す。 また, アルツハイマー病の臨床シナリオの異なるRAGパイプラインを用いた症例スタディも紹介した。 我々は、アルツハイマーRAGがヒトに不適切で幻覚率の低い精度で反応を生成できると推測する。 全体として、認知タスク負荷の低減が観察され、研究者はマルチモーダルな洞察を得、アルツハイマー病の理解と治療を改善することができる。

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