論文の概要: Reinforced Correlation Between Vision and Language for Precise Medical AI Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03380v1
• Date: Tue, 06 May 2025 10:00:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.319962
• Title: Reinforced Correlation Between Vision and Language for Precise Medical AI Assistant
• Title（参考訳）: 精密医療用AIアシスタントのための視覚と言語の関係強化
• Authors: Haonan Wang, Jiaji Mao, Lehan Wang, Qixiang Zhang, Marawan Elbatel, Yi Qin, Huijun Hu, Baoxun Li, Wenhui Deng, Weifeng Qin, Hongrui Li, Jialin Liang, Jun Shen, Xiaomeng Li,
• Abstract要約: RCMedは、入力と出力の両方におけるマルチモーダルアライメントを改善するフルスタックAIアシスタントである。 不規則な病変と微妙な解剖学的境界の文脈化において最先端の精度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.187690318227514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical AI assistants support doctors in disease diagnosis, medical image analysis, and report generation. However, they still face significant challenges in clinical use, including limited accuracy with multimodal content and insufficient validation in real-world settings. We propose RCMed, a full-stack AI assistant that improves multimodal alignment in both input and output, enabling precise anatomical delineation, accurate localization, and reliable diagnosis through hierarchical vision-language grounding. A self-reinforcing correlation mechanism allows visual features to inform language context, while language semantics guide pixel-wise attention, forming a closed loop that refines both modalities. This correlation is enhanced by a color region description strategy, translating anatomical structures into semantically rich text to learn shape-location-text relationships across scales. Trained on 20 million image-mask-description triplets, RCMed achieves state-of-the-art precision in contextualizing irregular lesions and subtle anatomical boundaries, excelling in 165 clinical tasks across 9 modalities. It achieved a 23.5% relative improvement in cell segmentation from microscopy images over prior methods. RCMed's strong vision-language alignment enables exceptional generalization, with state-of-the-art performance in external validation across 20 clinically significant cancer types, including novel tasks. This work demonstrates how integrated multimodal models capture fine-grained patterns, enabling human-level interpretation in complex scenarios and advancing human-centric AI healthcare.
• Abstract（参考訳）: 医療AIアシスタントは、疾患診断、画像解析、レポート生成における医師を支援する。 しかし、マルチモーダルコンテンツによる精度の制限や、現実の環境での検証の不十分など、臨床利用において大きな課題に直面している。 入力と出力の両方においてマルチモーダルアライメントを改善するフルスタックAIアシスタントであるRCMedを提案する。 自己強化相関機構により、視覚的特徴が言語コンテキストを知らせる一方、言語意味論はピクセル単位の注意を導き、両方のモダリティを洗練させる閉じたループを形成する。 この相関関係は、色領域記述戦略によって強化され、解剖学的構造を意味的にリッチなテキストに変換して、スケールをまたいだ形状-位置-テキスト関係を学習する。 RCMedは2000万枚の画像マスクでトレーニングされ、不規則な病変と微妙な解剖学的境界を文脈化して最先端の精度を達成し、9つのモードで165の臨床的タスクに優れています。 従来の方法に比べて、顕微鏡画像から細胞セグメンテーションを23.5%改善した。 RCMedの強力な視覚言語アライメントは、新規なタスクを含む20の臨床的に重要ながんタイプにまたがる、最先端のバリデーションにおいて、異常な一般化を可能にする。 この研究は、統合マルチモーダルモデルがどのようにきめ細かいパターンを捉え、複雑なシナリオにおける人間レベルの解釈を可能にし、人間中心のAIヘルスケアを前進させるかを実証する。

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