論文の概要: Uncertainty-Driven Expert Control: Enhancing the Reliability of Medical Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.09209v1
• Date: Sat, 12 Jul 2025 09:03:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:22.756576
• Title: Uncertainty-Driven Expert Control: Enhancing the Reliability of Medical Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 不確実性駆動型エキスパートコントロール:医療ビジョンランゲージモデルの信頼性を高める
• Authors: Xiao Liang, Di Wang, Zhicheng Jiao, Ronghan Li, Pengfei Yang, Quan Wang, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: 既存の方法は、モデル構造を調整したり、高品質なデータで微調整したり、好みの微調整によって、医療ビジョン言語モデル(MedVLM)の性能を向上させることを目的としている。 我々は,MedVLMと臨床専門知識の連携を図るために,Expert-Controlled-Free Guidance (Expert-CFG) という,ループ内のエキスパート・イン・ザ・ループフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.2001050216955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancements in Vision Language Models (VLMs) have prompted the development of multi-modal medical assistant systems. Despite this progress, current models still have inherent probabilistic uncertainties, often producing erroneous or unverified responses-an issue with serious implications in medical applications. Existing methods aim to enhance the performance of Medical Vision Language Model (MedVLM) by adjusting model structure, fine-tuning with high-quality data, or through preference fine-tuning. However, these training-dependent strategies are costly and still lack sufficient alignment with clinical expertise. To address these issues, we propose an expert-in-the-loop framework named Expert-Controlled Classifier-Free Guidance (Expert-CFG) to align MedVLM with clinical expertise without additional training. This framework introduces an uncertainty estimation strategy to identify unreliable outputs. It then retrieves relevant references to assist experts in highlighting key terms and applies classifier-free guidance to refine the token embeddings of MedVLM, ensuring that the adjusted outputs are correct and align with expert highlights. Evaluations across three medical visual question answering benchmarks demonstrate that the proposed Expert-CFG, with 4.2B parameters and limited expert annotations, outperforms state-of-the-art models with 13B parameters. The results demonstrate the feasibility of deploying such a system in resource-limited settings for clinical use.
• Abstract（参考訳）: ビジョン言語モデル(VLM)の急速な進歩は、マルチモーダル医療アシスタントシステムの開発を促している。 この進歩にもかかわらず、現在のモデルには固有の確率的不確実性があり、しばしば誤った、または証明されていない応答を生み出す。 既存の方法は、モデル構造を調整したり、高品質なデータで微調整したり、好みの微調整によって、医療ビジョン言語モデル(MedVLM)の性能を向上させることを目的としている。 しかし、これらの訓練に依存した戦略は費用がかかり、まだ臨床専門知識と十分な整合性がない。 これらの課題に対処するために,MedVLMと臨床専門知識を付加訓練なしで整合させる,Expert-Controlled Classifier-Free Guidance (Expert-CFG) というループ・イン・ループ・フレームワークを提案する。 このフレームワークは信頼できない出力を特定する不確実性推定戦略を導入する。 次に、関連する参照を取得して、キー用語のハイライトを手助けし、MedVLMのトークン埋め込みを洗練させるために分類子なしガイダンスを適用し、調整されたアウトプットが正確で専門家のハイライトと整合することを保証します。 3つの医学的視覚的質問応答ベンチマークによる評価は、提案されたExpert-CFGは4.2Bパラメータと限定された専門家アノテーションを持ち、13Bパラメータの最先端モデルよりも優れていることを示している。 以上の結果から, 臨床利用の資源制限設定において, このようなシステムを展開できることが示唆された。

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