論文の概要: VOLMO: Versatile and Open Large Models for Ophthalmology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23953v1
• Date: Wed, 25 Mar 2026 05:25:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 21:06:11.144322
• Title: VOLMO: Versatile and Open Large Models for Ophthalmology
• Title（参考訳）: VOLMO:眼科用めまい・開放大モデル
• Authors: Zhenyue Qin, Younjoon Chung, Elijah Lee, Wanyue Feng, Xuguang Ai, Serina Applebaum, Minjie Zou, Yang Liu, Pan Xiao, Mac Singer, Amisha Dave, Aidan Gilson, Tiarnan D. L. Keenan, Emily Y. Chew, Zhiyong Lu, Yih-Chung Tham, Ron Adelman, Luciano V. Del Priore, Qingyu Chen,
• Abstract要約: 眼科医は、臨床画像、構造化された臨床データ、および疾患の重症度と管理を判定するためのフリーテキストノートを統合する必要がある。 近年のマルチモーダル大言語モデル (MLLM) は, 将来性を示すが, 既存の一般医療MLLMは眼科では不十分である。 本稿では,眼科固有のMLLMを開発するためのモデルに依存しない,データオープンなフレームワークであるVOLMOを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.602280403530182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision impairment affects millions globally, and early detection is critical to preventing irreversible vision loss. Ophthalmology workflows require clinicians to integrate medical images, structured clinical data, and free-text notes to determine disease severity and management, which is time-consuming and burdensome. Recent multimodal large language models (MLLMs) show promise, but existing general and medical MLLMs perform poorly in ophthalmology, and few ophthalmology-specific MLLMs are openly available. We present VOLMO (Versatile and Open Large Models for Ophthalmology), a model-agnostic, data-open framework for developing ophthalmology-specific MLLMs. VOLMO includes three stages: ophthalmology knowledge pretraining on 86,965 image-text pairs from 26,569 articles across 82 journals; domain task fine-tuning on 26,929 annotated instances spanning 12 eye conditions for disease screening and severity classification; and multi-step clinical reasoning on 913 patient case reports for assessment, planning, and follow-up care. Using this framework, we trained a compact 2B-parameter MLLM and compared it with strong baselines, including InternVL-2B, LLaVA-Med-7B, MedGemma-4B, MedGemma-27B, and RETFound. We evaluated these models on image description generation, disease screening and staging classification, and assessment-and-management generation, with additional manual review by two healthcare professionals and external validation on three independent cohorts for age-related macular degeneration and diabetic retinopathy. Across settings, VOLMO-2B consistently outperformed baselines, achieving stronger image description performance, an average F1 of 87.4% across 12 eye conditions, and higher scores in external validation.
• Abstract（参考訳）: 視覚障害は世界中の何百万もの人に影響を与え、早期発見は不可逆的な視覚喪失を防ぐために重要である。 眼科のワークフローでは、臨床医が医療画像、構造化された臨床データ、および疾患の重症度と管理を決定するためのフリーテキストノートを統合する必要がある。 近年のマルチモーダル大言語モデル (MLLM) は有望であるが, 既存の一般医療MLLMは眼科では不十分であり, 眼科に特有なMLLMは少ない。 VOLMO(Versatile and Open Large Models for Ophthalmology)は、眼科固有のMLLMを開発するための、モデルに依存しない、データオープンなフレームワークである。 VOLMOは、82誌にわたる26,569の論文から86,965の画像テキストペアに事前訓練された眼科知識、病気のスクリーニングと重篤な分類のために12の眼疾患にまたがる26,929のドメインタスクの微調整、評価、計画、フォローアップケアのための913の症例報告に関する多段階の臨床推論を含む。 このフレームワークを用いて、コンパクトな2BパラメータMLLMをトレーニングし、InternVL-2B、LLaVA-Med-7B、MedGemma-4B、MedGemma-27B、RETFoundといった強力なベースラインと比較した。 画像記述, 疾患スクリーニング, ステージング分類, および評価・管理生成に関するこれらのモデルについて, 2人の医療専門家による手作業による検討と, 加齢に伴う黄斑変性と糖尿病網膜症に対する3つの独立したコホートに対する外的検証を行った。 設定全体にわたって、VOLMO-2Bは一貫してベースラインを上回り、画像記述性能が向上し、12の目の条件で平均87.4%のF1が平均され、外的検証ではより高いスコアが得られた。

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