皮膚病変診断の概念ベース解釈に向けたビジョン言語モデルの使用

Concepts de base

医学専門家が視覚パターンに基づいて意思決定を行う概念ベースモデルは、コンセプト注釈付きデータセットの存在に依存しています。しかし、ビジョン言語モデルを使用することで、コンセプト注釈付きサンプルの数を減らすことが可能です。

Résumé

この記事では、ビジョン言語モデルを使用して、概念ベース記述をテキスト埋め込みとして使用し、皮膚病変分類の下流タスクに適応する埋め込み学習戦略を提案します。実験結果は、ビジョン言語モデルがコンセプトをテキスト埋め込みとして使用することでより高い精度を達成し、自動コンセプト生成用に特別に設計されたアプローチと同等の性能を達成するために必要なコンセプト注釈付きサンプル数も少なくて済むことを示しています。

Stats

1.9
2.0
3.84
1.6
0.15
0.0
2.4
8.66
-0.05
-0.15

Citations

"医学専門家が視覚パターンに基づいて意思決定を行う概念ベースモデルは、コンセプト注釈付きデータセットの存在に依存しています。"
"ビジョン言語モデルはコンセプトをテキスト埋め込みとして使用することでより高い精度を達成しました。"
"我々はCLIPモデルの性能向上のための効率的かつ単純な埋め込み学習手法を紹介します。"

Idées clés tirées de

Towards Concept-based Interpretability of Skin Lesion Diagnosis using Vision-Language Models

by Cris... à arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.14339.pdf

Questions plus approfondies

どうやって他の画像形式へ拡張できるか？

提供された文脈に基づいて、この技術を他の画像形式に拡張する方法は、以下の手順に従うことが重要です。まず、新しい画像形式に対応するためにデータセットを整理し、適切な前処理を行います。次に、学習済みモデルや埋め込み学習戦略を使用して新しい画像形式に適合させる必要があります。また、特定の概念や概念ベースの説明を含むテキスト埋め込みも考慮することで、既存の知識を活用しながら新しい画像形式への拡張を実現できます。

深層学習システムが透明性や堅牢性を確保する方法は？

深層学習システムが透明性や堅牢性を確保するためには、「Concept Bottleneck Models (CBM)」などの解釈可能な手法や「Large Language Models (LLMs)」と組み合わせたアプローチが有効です。これらの手法では人間可読な概念や専門家が注釈付けした情報（dermoscopic concepts）を活用して意思決定プロセスを説明します。さらに、「Vision-Language Models (VLMs)」も利用して自動的なコンセプト注釈付けおよび解釈可能性向上策として採用されています。

この技術が臨床現場へ統合される際に直面する主な障壁は何か？

この技術が臨床現場へ統合される際に直面する主な障壁は以下の点です。

専門家から得られる豊富なドメイン知識: 医師から得られる詳細かつ正確なドメイン知識およびdermoscopic concepts の取得・利用。
大規模で信頼性高いデータセット: コンセプトアノテーション作業および訓練データ量増加。
透明性と信頼度: ブラックボックス問題克服および意思決定根拠説明能力向上。
クリニカルフィードバックと適応: 実践的価値評価・改善サイクル確立。

これらの障壁克服策は、協力体制強化・教育啓発活動推進・エビデンスベース医療促進等包括的施策群から成り立ちます。