論文の概要: Enhancing Visual Inspection Capability of Multi-Modal Large Language Models on Medical Time Series with Supportive Conformalized and Interpretable Small Specialized Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16215v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 17:07:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 21:57:04.003231
• Title: Enhancing Visual Inspection Capability of Multi-Modal Large Language Models on Medical Time Series with Supportive Conformalized and Interpretable Small Specialized Models
• Title（参考訳）: 支援的コンフォーマル化と解釈可能な小型特殊化モデルを用いたマルチモーダル大言語モデルの医用時系列における視覚検査能力の向上
• Authors: Huayu Li, Xiwen Chen, Ci Zhang, Stuart F. Quan, William D. S. Killgore, Shu-Fen Wung, Chen X. Chen, Geng Yuan, Jin Lu, Ao Li,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は, 医用時系列データの視覚検査において顕著な機能を示す。 小規模な専門モデル(SSM)は、目標とするタスクにおいて優れているが、複雑な臨床的意思決定に必要なコンテキスト推論は欠如している。 本稿では,LCMをシームレスに統合する意思決定支援SSMであるConMILを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.465626812447018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) exhibit remarkable capabilities in visual inspection of medical time-series data, achieving proficiency comparable to human clinicians. However, their broad scope limits domain-specific precision, and proprietary weights hinder fine-tuning for specialized datasets. In contrast, small specialized models (SSMs) excel in targeted tasks but lack the contextual reasoning required for complex clinical decision-making. To address these challenges, we propose ConMIL (Conformalized Multiple Instance Learning), a decision-support SSM that integrates seamlessly with LLMs. By using Multiple Instance Learning (MIL) to identify clinically significant signal segments and conformal prediction for calibrated set-valued outputs, ConMIL enhances LLMs' interpretative capabilities for medical time-series analysis. Experimental results demonstrate that ConMIL significantly improves the performance of state-of-the-art LLMs, such as ChatGPT4.0 and Qwen2-VL-7B. Specifically, \ConMIL{}-supported Qwen2-VL-7B achieves 94.92% and 96.82% precision for confident samples in arrhythmia detection and sleep staging, compared to standalone LLM accuracy of 46.13% and 13.16%. These findings highlight the potential of ConMIL to bridge task-specific precision and broader contextual reasoning, enabling more reliable and interpretable AI-driven clinical decision support.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療時系列データの視覚的検査において顕著な能力を示し、ヒト臨床医に匹敵する能力を発揮する。 しかし、その範囲はドメイン固有の精度を制限しており、プロプライエタリな重み付けは特別なデータセットの微調整を妨げている。 対照的に、小さな専門モデル(SSM)は、目標とするタスクに優れるが、複雑な臨床的意思決定に必要な文脈的推論は欠如している。 これらの課題に対処するために,LLMとシームレスに統合された意思決定支援SSMであるConMIL(Conformalized Multiple Instance Learning)を提案する。 マルチプルインスタンスラーニング (MIL) を用いて臨床的に重要な信号セグメントを同定し, 校正されたセット値出力のコンフォメーション予測を行うことで, 医療時系列分析におけるLCMの解釈能力を高める。 実験の結果、ConMILはChatGPT4.0やQwen2-VL-7Bといった最先端LLMの性能を著しく向上することが示された。 具体的には、Qwen2-VL-7Bが94.92%、96.82%の精度で不整脈の検出と睡眠のステージングを行うのに対し、スタンドアロンのLCMの精度は46.13%、13.16%である。 これらの知見は、タスク固有の精度とより広いコンテキスト推論を橋渡しし、より信頼性と解釈可能なAI駆動型臨床決定サポートを可能にするConMILの可能性を強調している。

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