論文の概要: Position: Restructuring of Categories and Implementation of Guidelines Essential for VLM Adoption in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08818v1
• Date: Mon, 12 May 2025 18:39:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-15 21:44:09.235681
• Title: Position: Restructuring of Categories and Implementation of Guidelines Essential for VLM Adoption in Healthcare
• Title（参考訳）: 位置:医療におけるカテゴリーの再構築とVLM導入のためのガイドラインの実施
• Authors: Amara Tariq, Rimita Lahiri, Charles Kahn, Imon Banerjee,
• Abstract要約: 視覚言語モデル(VLM)の開発には、明確で標準化されたレポーティングプロトコルが必要である。 従来の機械学習レポート標準と評価ガイドラインは、多相VLM研究に対応するために再構成されなければならない。 本稿では、VLM研究の分類フレームワークを提案し、対応する報告標準の概要を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9372801317341155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The intricate and multifaceted nature of vision language model (VLM) development, adaptation, and application necessitates the establishment of clear and standardized reporting protocols, particularly within the high-stakes context of healthcare. Defining these reporting standards is inherently challenging due to the diverse nature of studies involving VLMs, which vary significantly from the development of all new VLMs or finetuning for domain alignment to off-the-shelf use of VLM for targeted diagnosis and prediction tasks. In this position paper, we argue that traditional machine learning reporting standards and evaluation guidelines must be restructured to accommodate multiphase VLM studies; it also has to be organized for intuitive understanding of developers while maintaining rigorous standards for reproducibility. To facilitate community adoption, we propose a categorization framework for VLM studies and outline corresponding reporting standards that comprehensively address performance evaluation, data reporting protocols, and recommendations for manuscript composition. These guidelines are organized according to the proposed categorization scheme. Lastly, we present a checklist that consolidates reporting standards, offering a standardized tool to ensure consistency and quality in the publication of VLM-related research.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)の発展、適応、応用の複雑で多面的な性質は、明確に標準化された報告プロトコルの確立を必要とする。 これらの報告基準の定義は、新しいVLMの開発やドメインアライメントの微調整から、対象とする診断や予測タスクにVLMをオフザシェルフで使用することなど、VLMに関わる研究の多様性によって本質的に困難である。 本稿では、従来の機械学習レポート標準と評価ガイドラインは、多相VLM研究に対応するために再構成されるべきであり、再現性に関する厳密な基準を維持しつつ、開発者を直感的に理解するためにも組織化する必要があると論じる。 コミュニティの採用を促進するため,VLM研究の分類フレームワークを提案し,評価やデータレポーティングプロトコル,レコメンデーションを包括的に扱うための対応報告標準を概説する。 これらのガイドラインは,提案した分類体系に従って整理される。 最後に、VLM関連研究の公開において、一貫性と品質を確保するための標準化されたツールを提供することにより、報告基準を統一するチェックリストを提案する。

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