論文の概要: Applications of Small Language Models in Medical Imaging Classification with a Focus on Prompt Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13378v1
• Date: Mon, 18 Aug 2025 21:48:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.731478
• Title: Applications of Small Language Models in Medical Imaging Classification with a Focus on Prompt Strategies
• Title（参考訳）: 医用画像分類における小言語モデルの応用 : プロンプト戦略に着目して
• Authors: Yiting Wang, Ziwei Wang, Jiachen Zhong, Di Zhu, Weiyi Li,
• Abstract要約: 本研究では,医療画像分類作業における小言語モデル(SLM)の性能について検討する。 NIH Chest X-ray データセットを用いて胸部X線位置を分類する作業において,複数のSLMを評価した。 以上の結果から,一部のSLMは良好なプロンプトで競合精度を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.998802413749936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) have shown remarkable capabilities in natural language processing and multi-modal understanding. However, their high computational cost, limited accessibility, and data privacy concerns hinder their adoption in resource-constrained healthcare environments. This study investigates the performance of small language models (SLMs) in a medical imaging classification task, comparing different models and prompt designs to identify the optimal combination for accuracy and usability. Using the NIH Chest X-ray dataset, we evaluate multiple SLMs on the task of classifying chest X-ray positions (anteroposterior [AP] vs. posteroanterior [PA]) under three prompt strategies: baseline instruction, incremental summary prompts, and correction-based reflective prompts. Our results show that certain SLMs achieve competitive accuracy with well-crafted prompts, suggesting that prompt engineering can substantially enhance SLM performance in healthcare applications without requiring deep AI expertise from end users.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理とマルチモーダル理解において顕著な能力を示している。 しかし、その高い計算コスト、アクセシビリティの制限、データプライバシに関する懸念は、リソースに制約のある医療環境への導入を妨げる。 本研究では, 医療画像分類タスクにおける小言語モデル(SLM)の性能について検討し, 異なるモデルを比較し, 精度とユーザビリティの最適組み合わせを特定するために設計を促す。 NIH Chest X-ray データセットを用いて,胸部X線位置(後腹側 [AP] 対後腹側 [PA] )を,ベースライン指導,インクリメンタル・サプリメント・プロンプト,修正ベースの反射的プロンプトの3つで分類する作業において,複数のSLMを評価した。 以上の結果から,特定のSLMは高度なプロンプトによって競争精度を達成し,医療アプリケーションにおけるSLMの性能を大幅に向上させることが可能であり,エンドユーザーからのAIの深い専門知識を必要としないことが示唆された。

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