論文の概要: PatientVLM Meets DocVLM: Pre-Consultation Dialogue Between Vision-Language Models for Efficient Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10945v1
- Date: Fri, 16 Jan 2026 02:18:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.334992
- Title: PatientVLM Meets DocVLM: Pre-Consultation Dialogue Between Vision-Language Models for Efficient Diagnosis
- Title（参考訳）: patientVLM と DocVLM: 効率的な診断のための視覚言語モデル間の事前理解対話
- Authors: K Lokesh, Abhirama Subramanyam Penamakuri, Uday Agarwal, Apoorva Challa, Shreya K Gowda, Somesh Gupta, Anand Mishra,
- Abstract要約: 実世界の診断手順を模倣したPCDF(Pre-Consultation Dialogue Framework)を提案する。
具体的には,2つの視覚言語モデル(VLM)間の診断対話をシミュレートする。画像と対話履歴に基づいてフォローアップ質問を生成するDocVLMと,地上構造診断から得られた症状プロファイルを用いて応答するPatentVLMである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.118962495816488
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Traditionally, AI research in medical diagnosis has largely centered on image analysis. While this has led to notable advancements, the absence of patient-reported symptoms continues to hinder diagnostic accuracy. To address this, we propose a Pre-Consultation Dialogue Framework (PCDF) that mimics real-world diagnostic procedures, where doctors iteratively query patients before reaching a conclusion. Specifically, we simulate diagnostic dialogues between two vision-language models (VLMs): a DocVLM, which generates follow-up questions based on the image and dialogue history, and a PatientVLM, which responds using a symptom profile derived from the ground-truth diagnosis. We additionally conducted a small-scale clinical validation of the synthetic symptoms generated by our framework, with licensed clinicians confirming their clinical relevance, symptom coverage, and overall realism. These findings indicate that the resulting DocVLM-PatientVLM interactions form coherent, multi-turn consultations paired with images and diagnoses, which we then use to fine-tune the DocVLM. This dialogue-based supervision leads to substantial gains over image-only training, highlighting the value of realistic symptom elicitation for diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 伝統的に、医学的診断におけるAI研究は主に画像分析に重点を置いている。
これは顕著な進歩をもたらしたが、患者に報告された症状がないことは、診断の正確さを妨げ続けている。
これを解決するために,医師が結論に達する前に反復的に患者に問い合わせる実世界の診断手順を模倣するPCDF(Pre-Consultation Dialogue Framework)を提案する。
具体的には,2つの視覚言語モデル(VLM)間の診断対話をシミュレートする。画像と対話履歴に基づいてフォローアップ質問を生成するDocVLMと,地上構造診断から得られた症状プロファイルを用いて応答するPatentVLMである。
また,本フレームワークが生み出す合成症状の小規模な臨床的検証を行い,臨床関連性,症状カバレッジ,全身的リアリズムを確認した。
これらの結果から, DocVLM-PatientVLM相互作用は, 画像と診断を併用したコヒーレントなマルチターンコンサルテーションを形成し, DocVLMを微調整する。
この対話に基づく指導は、画像のみのトレーニングよりも大幅に向上し、診断のためのリアルな症状誘発の価値を強調している。
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