論文の概要: MedVLM-R1: Incentivizing Medical Reasoning Capability of Vision-Language Models (VLMs) via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19634v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 23:57:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 15:15:46.658678
• Title: MedVLM-R1: Incentivizing Medical Reasoning Capability of Vision-Language Models (VLMs) via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: MedVLM-R1:強化学習による視覚言語モデル(VLM)の医学的推論能力のインセンティブ化
• Authors: Jiazhen Pan, Che Liu, Junde Wu, Fenglin Liu, Jiayuan Zhu, Hongwei Bran Li, Chen Chen, Cheng Ouyang, Daniel Rueckert,
• Abstract要約: 我々は、透明性と信頼性を高めるために、自然言語推論を明示的に生成する医療用VLMであるMedVLM-R1を紹介する。 MedVLM-R1の精度は、MRI、CT、X線ベンチマークで55.11%から78.22%に向上し、100万以上のサンプルでトレーニングされたより大きなモデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.84956540178252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reasoning is a critical frontier for advancing medical image analysis, where transparency and trustworthiness play a central role in both clinician trust and regulatory approval. Although Medical Visual Language Models (VLMs) show promise for radiological tasks, most existing VLMs merely produce final answers without revealing the underlying reasoning. To address this gap, we introduce MedVLM-R1, a medical VLM that explicitly generates natural language reasoning to enhance transparency and trustworthiness. Instead of relying on supervised fine-tuning (SFT), which often suffers from overfitting to training distributions and fails to foster genuine reasoning, MedVLM-R1 employs a reinforcement learning framework that incentivizes the model to discover human-interpretable reasoning paths without using any reasoning references. Despite limited training data (600 visual question answering samples) and model parameters (2B), MedVLM-R1 boosts accuracy from 55.11% to 78.22% across MRI, CT, and X-ray benchmarks, outperforming larger models trained on over a million samples. It also demonstrates robust domain generalization under out-of-distribution tasks. By unifying medical image analysis with explicit reasoning, MedVLM-R1 marks a pivotal step toward trustworthy and interpretable AI in clinical practice.
• Abstract（参考訳）: 推論は、透明性と信頼性が臨床医の信頼と規制の承認の両方において中心的な役割を果たす医療画像分析の進歩における重要なフロンティアである。 医用ビジュアル言語モデル(VLM)は放射線学的なタスクを約束するが、既存のほとんどのVLMは根底にある理由を明らかにすることなく最終回答を生成する。 このギャップに対処するために、我々は、透明性と信頼性を高めるために自然言語推論を明示的に生成する医療用VLMであるMedVLM-R1を紹介する。 教師付き微調整(SFT)に頼る代わりに、MedVLM-R1では、推論基準を使わずに人間の解釈可能な推論経路を発見するモデルにインセンティブを与える強化学習フレームワークを採用している。 限られたトレーニングデータ(600の視覚的質問応答サンプル)とモデルパラメータ(2B)にもかかわらず、MedVLM-R1は精度を55.11%から78.22%に向上させ、100万以上のサンプルでトレーニングされたより大きなモデルを上回っている。 また、アウト・オブ・ディストリビューション・タスクの下での堅牢な領域の一般化も示している。 MedVLM-R1は、医用画像分析を明確な推論で統一することにより、臨床実践において信頼できる、解釈可能なAIに向けた重要なステップとなる。

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