論文の概要: Analysis of Blood Report Images Using General Purpose Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06033v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 12:31:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.827846
• Title: Analysis of Blood Report Images Using General Purpose Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 汎用視覚言語モデルを用いた血液検査画像の解析
• Authors: Nadia Bakhsheshi, Hamid Beigy,
• Abstract要約: 汎用視覚言語モデル(VLM)は、画像から直接明確な解釈を提供することができる。 この研究は、信頼できる、アクセス可能なAI支援医療アプリケーションの開発のための基盤を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.68803062751453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The reliable analysis of blood reports is important for health knowledge, but individuals often struggle with interpretation, leading to anxiety and overlooked issues. We explore the potential of general-purpose Vision-Language Models (VLMs) to address this challenge by automatically analyzing blood report images. We conduct a comparative evaluation of three VLMs: Qwen-VL-Max, Gemini 2.5 Pro, and Llama 4 Maverick, determining their performance on a dataset of 100 diverse blood report images. Each model was prompted with clinically relevant questions adapted to each blood report. The answers were then processed using Sentence-BERT to compare and evaluate how closely the models responded. The findings suggest that general-purpose VLMs are a practical and promising technology for developing patient-facing tools for preliminary blood report analysis. Their ability to provide clear interpretations directly from images can improve health literacy and reduce the limitations to understanding complex medical information. This work establishes a foundation for the future development of reliable and accessible AI-assisted healthcare applications. While results are encouraging, they should be interpreted cautiously given the limited dataset size.
• Abstract（参考訳）: 血液報告の信頼できる分析は健康に関する知識にとって重要であるが、個人は解釈に苦しむことが多く、不安や見落とされがちな問題につながる。 本稿では,この課題に対処する汎用視覚言語モデル(VLM)の可能性を探る。 我々は,Qwen-VL-Max,Gemini 2.5 Pro,Llama 4 Maverickの3つのVLMの比較評価を行い,100種類の血液検査画像を用いて評価を行った。 それぞれのモデルには,各血液に適合する臨床的に関連性のある質問が寄せられた。 回答は、Sentence-BERTを使用して処理され、モデルがどのように反応したかを比較して評価した。 以上の結果から, 汎用VLMは, 患者向けツール開発のための実用的で有望な技術である可能性が示唆された。 画像から直接明確な解釈を提供する能力は、健康リテラシーを改善し、複雑な医療情報を理解する限界を減らすことができる。 この研究は、信頼できる、アクセス可能なAI支援医療アプリケーションの開発のための基盤を確立する。 結果が推奨される一方で、データセットのサイズが制限されているため、慎重に解釈する必要がある。

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