論文の概要: Can DeepSeek-V3 Reason Like a Surgeon? An Empirical Evaluation for Vision-Language Understanding in Robotic-Assisted Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23130v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 15:48:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:37:49.993726
• Title: Can DeepSeek-V3 Reason Like a Surgeon? An Empirical Evaluation for Vision-Language Understanding in Robotic-Assisted Surgery
• Title（参考訳）: DeepSeek-V3は外科医のように見えるか? : ロボット支援手術における視覚言語理解の実証的評価
• Authors: Boyi Ma, Yanguang Zhao, Jie Wang, Guankun Wang, Kun Yuan, Tong Chen, Long Bai, Hongliang Ren,
• Abstract要約: DeepSeek-V3は最近の大規模言語モデル(LLM)である ロボット手術におけるDeepSeek-V3の対話機能について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.728772280544444
• License:
• Abstract: DeepSeek-V3, a recently emerging Large Language Model (LLM), demonstrates outstanding performance in general scene understanding, question-answering (QA), and text generation tasks, owing to its efficient training paradigm and strong reasoning capabilities. In this study, we investigate the dialogue capabilities of DeepSeek-V3 in robotic surgery scenarios, focusing on tasks such as Single Phrase QA, Visual QA, and Detailed Description. The Single Phrase QA tasks further include sub-tasks such as surgical instrument recognition, action understanding, and spatial position analysis. We conduct extensive evaluations using publicly available datasets, including EndoVis18 and CholecT50, along with their corresponding dialogue data. Our comprehensive evaluation results indicate that, when provided with specific prompts, DeepSeek-V3 performs well in surgical instrument and tissue recognition tasks However, DeepSeek-V3 exhibits significant limitations in spatial position analysis and struggles to understand surgical actions accurately. Additionally, our findings reveal that, under general prompts, DeepSeek-V3 lacks the ability to effectively analyze global surgical concepts and fails to provide detailed insights into surgical scenarios. Based on our observations, we argue that the DeepSeek-V3 is not ready for vision-language tasks in surgical contexts without fine-tuning on surgery-specific datasets.
• Abstract（参考訳）: 最近登場したLarge Language Model (LLM)であるDeepSeek-V3は、効率的なトレーニングパラダイムと強力な推論能力により、一般的なシーン理解、質問回答(QA)、テキスト生成タスクにおいて優れたパフォーマンスを示している。 本研究では,ロボット手術シナリオにおけるDeepSeek-V3の対話機能について検討し,単一フレーズQA,視覚的QA,詳細記述などのタスクに着目した。 単句QAタスクには、手術器具認識、行動理解、空間的位置分析などのサブタスクも含まれている。 本研究では,EndoVis18 や CholecT50 などの公開データセットと対応する対話データを用いて,広範囲な評価を行う。 包括的評価の結果,DeepSeek-V3は外科器具や組織認識タスクにおいて良好に機能することが示唆された。 以上の結果から,DeepSeek-V3はグローバルな外科的概念を効果的に分析する能力に欠けており,外科的シナリオに関する詳細な知見を得られていないことが判明した。 以上の結果から,DeepSeek-V3は手術固有のデータセットを微調整することなく,手術場面で視覚言語タスクをこなす準備ができていないと論じる。

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