論文の概要: Improving Medical Reasoning with Curriculum-Aware Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19213v1
• Date: Sun, 25 May 2025 16:20:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.982793
• Title: Improving Medical Reasoning with Curriculum-Aware Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: カリキュラム・アウェア強化学習による医学的推論の改善
• Authors: Shaohao Rui, Kaitao Chen, Weijie Ma, Xiaosong Wang,
• Abstract要約: 医療用VQAに適した,最初のマルチモーダル強化学習フレームワークである textbfMedCCO を紹介する。 MedCCOは、さまざまな医療用VQAタスクに基づいて微調整され、ドメイン基底推論機能を確立する。 MedCCOを8つの挑戦的な医療用VQAベンチマークで検証し、クローズドな設定とオープンな設定の両方にまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.262453679768892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in reinforcement learning with verifiable, rule-based rewards have greatly enhanced the reasoning capabilities and out-of-distribution generalization of VLMs/LLMs, obviating the need for manually crafted reasoning chains. Despite these promising developments in the general domain, their translation to medical imaging remains limited. Current medical reinforcement fine-tuning (RFT) methods predominantly focus on close-ended VQA, thereby restricting the model's ability to engage in world knowledge retrieval and flexible task adaptation. More critically, these methods fall short of addressing the critical clinical demand for open-ended, reasoning-intensive decision-making. To bridge this gap, we introduce \textbf{MedCCO}, the first multimodal reinforcement learning framework tailored for medical VQA that unifies close-ended and open-ended data within a curriculum-driven RFT paradigm. Specifically, MedCCO is initially fine-tuned on a diverse set of close-ended medical VQA tasks to establish domain-grounded reasoning capabilities, and is then progressively adapted to open-ended tasks to foster deeper knowledge enhancement and clinical interpretability. We validate MedCCO across eight challenging medical VQA benchmarks, spanning both close-ended and open-ended settings. Experimental results show that MedCCO consistently enhances performance and generalization, achieving a 11.4\% accuracy gain across three in-domain tasks, and a 5.7\% improvement on five out-of-domain benchmarks. These findings highlight the promise of curriculum-guided RL in advancing robust, clinically-relevant reasoning in medical multimodal language models.
• Abstract（参考訳）: 近年、検証可能な規則に基づく報酬による強化学習の進歩により、VLM/LLMの推論能力とアウト・オブ・ディストリビューションの一般化が大幅に向上し、手作業による推論チェーンの必要性が回避された。 一般領域におけるこれらの有望な発展にもかかわらず、医療画像への翻訳は依然として限られている。 現在の医療強化微調整法(RFT)は、主に密接なVQAに焦点を当てており、これにより、世界知識の検索と柔軟なタスク適応に関わるモデルの能力を制限する。 より重要なことは、これらの手法は、オープンエンドな推論集約的な意思決定に対する重要な臨床要求に対応できないことである。 このギャップを埋めるために,医療用VQA用に開発された最初のマルチモーダル強化学習フレームワークである‘textbf{MedCCO} を導入する。 特に、MedCCOは、ドメイン基底推論能力を確立するために、様々な閉じた医療用VQAタスクに微調整され、その後、より深い知識向上と臨床解釈性を促進するために、徐々にオープンなタスクに適応する。 MedCCOを8つの挑戦的な医療用VQAベンチマークで検証し、クローズドな設定とオープンな設定の両方にまたがる。 MedCCOは3つのドメイン内タスクに対して11.4\%の精度向上を実現し、5つのドメイン外ベンチマークで5.7%の精度向上を実現している。 これらの知見は, 医療用マルチモーダル言語モデルにおいて, 堅牢で臨床的に関連のある推論を推し進める上で, カリキュラム誘導型RLが期待できることを浮き彫りにした。

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