論文の概要: ClinCoT: Clinical-Aware Visual Chain-of-Thought for Medical Vision Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01124v1
- Date: Sun, 01 Mar 2026 14:15:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.522544
- Title: ClinCoT: Clinical-Aware Visual Chain-of-Thought for Medical Vision Language Models
- Title（参考訳）: ClinCoT:医療ビジョン言語モデルのための臨床認識型ビジュアルチェーン
- Authors: Xiwei Liu, Yulong Li, Xinlin Zhuang, Xuhui Li, Jianxu Chen, Haolin Yang, Imran Razzak, Yutong Xie,
- Abstract要約: そこで我々は,ClinCoTを提案することで,好みの最適化を応答レベルの補正から視覚駆動推論へ変換する。
ClinCoTは,従来の嗜好に基づくアライメント手法と比較して,事実上のグラウンド化を一貫して改善し,優れた性能を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.19721015692576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical Vision-Language Models have shown promising potential in clinical decision support, yet they remain prone to factual hallucinations due to insufficient grounding in localized pathological evidence. Existing medical alignment methods primarily operate at the response level through preference optimization, improving output correctness but leaving intermediate reasoning weakly connected to visual regions. Although chain-of-thought (CoT) enhances multimodal reasoning, it remains largely text-centric, limiting effective integration of clinical visual cues. To address this gap, we propose ClinCoT, a clinical-aware visual chain-of-thought framework that transforms preference optimization from response-level correction to visual-driven reasoning. We introduce an automatic data generation pipeline that constructs clinically grounded preference pairs through reasoning with hypotheses-driven region proposals. Multiple Med-LLMs evaluators rank and assign scores to each response, and these rankings serve as supervision to train the target model. We further introduce a scoring-based margin-aware optimization strategy that incorporates both preference ranking and score difference to refine region-level reasoning trajectories. To maintain alignment as the model's policy evolves during training, we adopt an iterative learning scheme that dynamically regenerates preference data. Extensive experiments on three medical VQA and report generation benchmarks demonstrate that ClinCoT consistently improves factual grounding and achieves superior performance compared with existing preference-based alignment methods.
- Abstract（参考訳）: 医療ビジョン・ランゲージモデル(英語版)は、臨床診断支援に有望な可能性を示しているが、局所的な病理学的証拠の根拠が不十分なため、事実上の幻覚を呈する傾向にある。
既存の医療アライメント手法は、優先最適化によって主に応答レベルで動作し、出力の正しさを向上するが、中間的推論は視覚領域と弱い結びつきを残している。
チェーン・オブ・シント(CoT)は多モーダル推論を強化するが、主にテキスト中心であり、臨床視覚的手がかりの効果的な統合を制限している。
このギャップに対処するため、我々はClinCoTを提案する。ClinCoTは、好みの最適化を応答レベルの補正から視覚駆動推論に変換する、臨床対応型ビジュアルチェーン・オブ・思想フレームワークである。
本稿では,仮説駆動型領域提案による推論により,臨床的根拠を持つ選好ペアを構築する自動データ生成パイプラインを提案する。
複数のMed-LLM評価器は、各応答にスコアをランク付けし割り当て、これらのランキングはターゲットモデルをトレーニングする監督役として機能する。
さらに、選好ランクとスコア差の両方を組み込んだスコアベースのマージン認識最適化戦略を導入し、地域レベルの推論を洗練させる。
トレーニング中にモデルのポリシーが進化するにつれてアライメントを維持するために、好みデータを動的に再生する反復学習方式を採用する。
3つの医療用VQAおよびレポート生成ベンチマークの広範囲な実験により、ClinCoTは、既存の嗜好に基づくアライメント手法と比較して、事実上のグラウンド化を一貫して改善し、優れたパフォーマンスを達成することが示された。
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