論文の概要: ChestX-Reasoner: Advancing Radiology Foundation Models with Reasoning through Step-by-Step Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20930v1
• Date: Tue, 29 Apr 2025 16:48:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.999377
• Title: ChestX-Reasoner: Advancing Radiology Foundation Models with Reasoning through Step-by-Step Verification
• Title（参考訳）: ChestX-Reasoner: ステップバイステップ検証による推論による放射線学基礎モデルの改善
• Authors: Ziqing Fan, Cheng Liang, Chaoyi Wu, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie,
• Abstract要約: ChestX-Reasoner(チェストX-Reasoner)は、臨床報告から直接採掘されるプロセスの監督を活用するために設計された放射線診断MLLMである。 我々の2段階のトレーニングフレームワークは、モデル推論と臨床標準との整合性を高めるために、プロセス報酬によって指導された教師付き微調整と強化学習を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.22053411719822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in reasoning-enhanced large language models (LLMs) and multimodal LLMs (MLLMs) have significantly improved performance in complex tasks, yet medical AI models often overlook the structured reasoning processes inherent in clinical practice. In this work, we present ChestX-Reasoner, a radiology diagnosis MLLM designed to leverage process supervision mined directly from clinical reports, reflecting the step-by-step reasoning followed by radiologists. We construct a large dataset by extracting and refining reasoning chains from routine radiology reports. Our two-stage training framework combines supervised fine-tuning and reinforcement learning guided by process rewards to better align model reasoning with clinical standards. We introduce RadRBench-CXR, a comprehensive benchmark featuring 59K visual question answering samples with 301K clinically validated reasoning steps, and propose RadRScore, a metric evaluating reasoning factuality, completeness, and effectiveness. ChestX-Reasoner outperforms existing medical and general-domain MLLMs in both diagnostic accuracy and reasoning ability, achieving 16%, 5.9%, and 18% improvements in reasoning ability compared to the best medical MLLM, the best general MLLM, and its base model, respectively, as well as 3.3%, 24%, and 27% improvements in outcome accuracy. All resources are open-sourced to facilitate further research in medical reasoning MLLMs.
• Abstract（参考訳）: 推論強化大言語モデル(LLM)とマルチモーダルLLM(MLLM)の最近の進歩は、複雑なタスクのパフォーマンスを著しく向上させているが、医療AIモデルは、臨床実践に固有の構造化推論プロセスを見落としていることが多い。 本研究は,臨床報告から直接抽出したプロセス管理を活用するために設計された放射線診断MLLMであるChestX-Reasonerについて述べる。 我々は,通常の放射線学報告から推論鎖を抽出し,精製することで,大規模なデータセットを構築した。 我々の2段階のトレーニングフレームワークは、モデル推論と臨床標準との整合性を高めるために、プロセス報酬によって指導された教師付き微調整と強化学習を組み合わせる。 RadRBench-CXRは、59Kの視覚的質問応答サンプルと301Kの臨床的に検証された推論ステップを組み合わせた総合的なベンチマークであり、推論の事実性、完全性、有効性を評価する指標であるRadRScoreを提案する。 ChestX-Reasonerは、診断精度と推論能力の両方で既存の医学的および一般ドメインMLLMよりも優れており、最高の医学的MLLM、最高の一般MLLMおよびベースモデルと比較して、推論能力が16%、5.9%、および18%向上しており、結果精度は3.3%、24%、そして27%向上している。 全ての資源は、医学的推論MLLMの研究を促進するためにオープンソース化されている。

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