論文の概要: Multimodal, Multi-Disease Medical Imaging Foundation Model (MerMED-FM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00185v1
• Date: Mon, 30 Jun 2025 18:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:58.63287
• Title: Multimodal, Multi-Disease Medical Imaging Foundation Model (MerMED-FM)
• Title（参考訳）: マルチモーダル・マルチディスク医療イメージング基礎モデル(MerMED-FM)
• Authors: Yang Zhou, Chrystie Wan Ning Quek, Jun Zhou, Yan Wang, Yang Bai, Yuhe Ke, Jie Yao, Laura Gutierrez, Zhen Ling Teo, Darren Shu Jeng Ting, Brian T. Soetikno, Christopher S. Nielsen, Tobias Elze, Zengxiang Li, Linh Le Dinh, Lionel Tim-Ee Cheng, Tran Nguyen Tuan Anh, Chee Leong Cheng, Tien Yin Wong, Nan Liu, Iain Beehuat Tan, Tony Kiat Hon Lim, Rick Siow Mong Goh, Yong Liu, Daniel Shu Wei Ting,
• Abstract要約: 我々は,自己教師付き学習とメモリモジュールを用いて学習した,最先端のマルチモーダル基盤モデルであるMerMED-FMを開発した。 MerMED-FMは10以上の専門品と7つのモダリティから330万枚の医療画像で訓練された。 AUROCは0.988(皮膚)、0.982(病理)、0.951(US)、0.943(CT)、0.931(CFP)、0.894(CXR)の全てのモードで強い性能が達成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.690349928759986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current artificial intelligence models for medical imaging are predominantly single modality and single disease. Attempts to create multimodal and multi-disease models have resulted in inconsistent clinical accuracy. Furthermore, training these models typically requires large, labour-intensive, well-labelled datasets. We developed MerMED-FM, a state-of-the-art multimodal, multi-specialty foundation model trained using self-supervised learning and a memory module. MerMED-FM was trained on 3.3 million medical images from over ten specialties and seven modalities, including computed tomography (CT), chest X-rays (CXR), ultrasound (US), pathology patches, color fundus photography (CFP), optical coherence tomography (OCT) and dermatology images. MerMED-FM was evaluated across multiple diseases and compared against existing foundational models. Strong performance was achieved across all modalities, with AUROCs of 0.988 (OCT); 0.982 (pathology); 0.951 (US); 0.943 (CT); 0.931 (skin); 0.894 (CFP); 0.858 (CXR). MerMED-FM has the potential to be a highly adaptable, versatile, cross-specialty foundation model that enables robust medical imaging interpretation across diverse medical disciplines.
• Abstract（参考訳）: 現在の医用画像用人工知能モデルは、主に単一モダリティと単一疾患である。 マルチモーダルおよびマルチディスリーズモデルの作成の試みは、一貫性のない臨床精度をもたらす。 さらに、これらのモデルをトレーニングするには、通常、大きく、労働集約的で、うまくラベル付けされたデータセットが必要である。 我々は,MerMED-FMを開発した。これは,自己教師付き学習とメモリモジュールを用いて訓練された,最先端のマルチモーダル・マルチスペシャリティ基盤モデルである。 MerMED-FMは、CT(CT)、胸部X線(CXR)、超音波(US)、病理写真(CFP)、光コヒーレンス断層撮影(OCT)、皮膚画像など、10以上の専門分野および7つのモダリティから330万枚の医療画像で訓練された。 MerMED-FMは複数の疾患で評価され,既存の基礎モデルと比較された。 AUROCは0.988(OCT)、0.982(病理学)、0.951(US)、0.943(CT)、0.931(皮膚)、0.894(CFP)、0.858(CXR)の全てのモードで強力な性能が達成された。 MerMED-FMは、多種多様な医学分野にわたる堅牢な医用画像解釈を可能にする、高度に適応し、汎用的で、横断的な基礎モデルになる可能性がある。

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