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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23130v3
• Date: Fri, 04 Apr 2025 02:45:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 11:27:36.560476
• Title: Can DeepSeek Reason Like a Surgeon? An Empirical Evaluation for Vision-Language Understanding in Robotic-Assisted Surgery
• Title（参考訳）: DeepSeek Reason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: ロボット手術シナリオにおけるDeepSeekモデルの対話機能について検討する。 実験により,DeepSeek-VL2は,既存の汎用多目的大言語モデルと比較して,複雑な理解タスクにおいて優れた性能を発揮することが示された。 DeepSeek-V3は純粋に言語モデルであるが,画像トークンを直接入力すると,単一文QAタスクのパフォーマンスが向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.728772280544444
• License:
• Abstract: The DeepSeek models have shown exceptional performance in general scene understanding, question-answering (QA), and text generation tasks, owing to their efficient training paradigm and strong reasoning capabilities. In this study, we investigate the dialogue capabilities of the DeepSeek model 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 empirical study shows that, compared to existing general-purpose multimodal large language models, DeepSeek-VL2 performs better on complex understanding tasks in surgical scenes. Additionally, although DeepSeek-V3 is purely a language model, we find that when image tokens are directly inputted, the model demonstrates better performance on single-sentence QA tasks. However, overall, the DeepSeek models still fall short of meeting the clinical requirements for understanding surgical scenes. Under general prompts, DeepSeek models lack the ability to effectively analyze global surgical concepts and fail to provide detailed insights into surgical scenarios. Based on our observations, we argue that the DeepSeek models are not ready for vision-language tasks in surgical contexts without fine-tuning on surgery-specific datasets.
• Abstract（参考訳）: DeepSeekモデルは、効率的なトレーニングパラダイムと強力な推論能力のため、一般的なシーン理解、質問応答(QA)、テキスト生成タスクにおいて、例外的な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モデルの対話能力について検討し,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。 従来の汎用多目的大言語モデルと比較して,DeepSeek-VL2は手術シーンにおける複雑な理解作業に優れていた。 さらに,DeepSeek-V3は純粋に言語モデルであるが,画像トークンを直接入力すると,単一文QAタスクのパフォーマンスが向上することがわかった。 しかし、全体としては、DeepSeekモデルは手術シーンを理解するための臨床要件を満たしていない。 一般的なプロンプトの下では、DeepSeekモデルには、グローバルな外科的概念を効果的に分析する能力がなく、外科的シナリオに関する詳細な洞察を提供することができない。 以上の結果から,DeepSeekモデルでは,手術固有のデータセットを微調整することなく,手術コンテキストにおける視覚言語タスクの用意が整っていないことが示唆された。

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