論文の概要: ORQA: A Benchmark and Foundation Model for Holistic Operating Room Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12890v1
• Date: Mon, 19 May 2025 09:20:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.510361
• Title: ORQA: A Benchmark and Foundation Model for Holistic Operating Room Modeling
• Title（参考訳）: ORQA: ホロスティックなオペレーティングルームモデリングのためのベンチマークと基礎モデル
• Authors: Ege Özsoy, Chantal Pellegrini, David Bani-Harouni, Kun Yuan, Matthias Keicher, Nassir Navab,
• Abstract要約: 本稿では,新しいOR質問応答ベンチマークであるORQAと,ORインテリジェンス向上のための基礎的マルチモーダルモデルを紹介する。 4つの公開ORデータセットを総合的なベンチマークに統一することで、当社のアプローチはさまざまなOR課題に同時に対処することが可能になります。 提案するマルチモーダル大言語モデルは,視覚,聴覚,構造化データなどの多様なOR信号を融合し,ORの全体的モデリングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.775571784374726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The real-world complexity of surgeries necessitates surgeons to have deep and holistic comprehension to ensure precision, safety, and effective interventions. Computational systems are required to have a similar level of comprehension within the operating room. Prior works, limited to single-task efforts like phase recognition or scene graph generation, lack scope and generalizability. In this work, we introduce ORQA, a novel OR question answering benchmark and foundational multimodal model to advance OR intelligence. By unifying all four public OR datasets into a comprehensive benchmark, we enable our approach to concurrently address a diverse range of OR challenges. The proposed multimodal large language model fuses diverse OR signals such as visual, auditory, and structured data, for a holistic modeling of the OR. Finally, we propose a novel, progressive knowledge distillation paradigm, to generate a family of models optimized for different speed and memory requirements. We show the strong performance of ORQA on our proposed benchmark, and its zero-shot generalization, paving the way for scalable, unified OR modeling and significantly advancing multimodal surgical intelligence. We will release our code and data upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 手術の現実的な複雑さは、外科医が正確さ、安全性、効果的な介入を確実にするために、深く総合的な理解を必要とする。 計算システムは、手術室内でも同様のレベルの理解が必要である。 以前は、フェーズ認識やシーングラフ生成といったシングルタスクの取り組みに限定されていたが、スコープと一般化性に欠けていた。 本稿では,新しいOR質問応答ベンチマークであるORQAと,ORインテリジェンス向上のための基礎的マルチモーダルモデルを紹介する。 4つの公開ORデータセットを総合的なベンチマークに統一することで、当社のアプローチはさまざまなOR課題に同時に対処することが可能になります。 提案するマルチモーダル大言語モデルは,視覚,聴覚,構造化データなどの多様なOR信号を融合し,ORの全体的モデリングを行う。 最後に、異なる速度とメモリ要求に最適化されたモデルのファミリーを生成するための、新しいプログレッシブな知識蒸留パラダイムを提案する。 提案したベンチマークにおいてORQAの強い性能を示し、そのゼロショットの一般化により、スケーラブルで統一されたORモデリングが実現され、マルチモーダル手術インテリジェンスを大幅に進歩させる。 受け入れ次第、コードとデータを公開します。

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