RAD-PHI2: Instruction Tuning Phi-2 for Radiology

Concepts de base

SLMs can be effectively adapted to the radiology domain by fine-tuning them on high-quality radiology content, enabling them to perform specific tasks and answer general queries accurately.

Résumé

The study explores the application of Small Language Models (SLMs) in radiology, specifically focusing on question answering related to symptoms, radiological appearances, differential diagnosis, prognosis, and treatments. The research investigates the effectiveness of fine-tuning Phi-2 with high-quality educational content from Radiopaedia to create Rad-Phi2 models for handling text-related tasks in AI-driven radiology workflows. Results show that Rad-Phi2 performs comparably or even outperforms larger models like Mistral-7B-Instruct-v0.2 and GPT-4 while providing concise answers. The study highlights the feasibility and effectiveness of utilizing SLMs in radiology practice.

Abstract:

• SLMs have shown remarkable performance in general language tasks but are less explored in the medical domain.
• Fine-tuning Phi-2 with educational content from Radiopaedia creates Rad-Phi2 models for radiology tasks.

Introduction:

• Recent NLP advances enable powerful language models for various domains.
• Domain-specific models are needed for accurate handling of radiology texts.

Method:

• Dataset includes general domain instruction tuning and specific instruction tuning for radiology reports.

Results:

• Evaluation metrics include lexical NLP metrics, GPT-4 based evaluation, and clinical metrics like RadGraph F1.

Conclusion:

• Rad-Phi2 demonstrates effective utilization of SLMs in radiology tasks.

Stats

SLMsは一般言語タスクで優れたパフォーマンスを示していますが、医療分野ではあまり探求されていません。
Phi-2を高品質な教育コンテンツで微調整することにより、ラジオパディアからRad-Phi2モデルを作成し、放射線学のタスクを処理します。
Rad - Phi 2は、Mistral - 7B - Instruct - v0.2やGPT - 4などの大きなモデルと同等またはそれ以上の性能を提供しながら、簡潔な回答を提供します。

Citations

Idées clés tirées de

RAD-PHI2

by Mercy Ranjit... à arxiv.org 03-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09725.pdf

Questions plus approfondies

GPT-4は放射線学のワークフローに十分ですか？

GPT-4は、一般的な放射線学のテキストベースタスクにおいては優れたパフォーマンスを示すことができます。例えば、文の類似性や放射線学NLI（自然言語推論）、疾患進行などの「指示による学び」タイプのタスクではゼロショット・プロンプティング技術が十分であることが観察されています。しかし、「例による学び」タイプのタスク、特に印象サマリー作成などでは、この種の任務向けに特別に訓練された監督モデルと同等の性能を発揮するためには注意深く選定された多数の事例が必要です。
したがって、実際的な放射線科臨床業務やリサーチアプリケーション向けには、GPT-4だけでなく特化したモデルも重要です。これらの特化型モデルは、「指示付き学び」だけでなく「例示付き学び」でも高い精度を持つことが求められます。また、Radiopaedia [Radiopaedia.org] のような信頼性の高い情報源から得られる知識をAIモデルと定期的に更新する必要性もあります。

放射線学の特定のタスクに適した特殊なモデルが必要ですか

医療分野で情報が正確である必要があるため、高品質なデータセットがトレーニングに使用されますか？
医療分野では情報や知識が非常に正確で信頼性が高い必要があります。そのため、トレーニング用データセットも同様に高品質で信頼性のあるものを使用することが重要です。本文中でも述べられている通り、「textbook-quality」と呼ばれる教育価値やコンテンツ品質基準を満たすトレーニングコーパスを使用することで良好な結果を得られました。
具体的にはRadiopaedia [Radiopaedia.org] から取得した高品質かつ信頼性のある教育コンテンツを利用してPhi-2 モデルを微調整しました。このような方法論は医療分野全般でも一般ドメインでも有効であり，精度や効率向上へ貢献します。

医療分野で情報が正確である必要があるため、高品質なデータセットがトレーニングに使用されますか

放射科関連タスク向け特殊化されたモデル
医用画像解析や診断支援システム開発等，現代医師業務ではAI技術活用ニーズ急増しています．その中でも，放射科関連業務では画像解析結果から所見抽出・印象生成まで幅広くカバーしつつ，迅速且つ正確さ求められています．
従来大規模汎用言語処理器（LLM）如GPT-4, Mistral等主流です．しかしそうした巨大LLM使っ場合計算量及記憶容量問題生じ易く，またラジオロジスト仕事内容細部考慮不足可能点有り．そこ何種類ラジオロジスト業務最適化目的小型言語処理器(SLM)如RadPhi2採用意義明確．SLM低計算リソース消費及素早応答時間提供可＆大規模LLM競争力保持可能点強み在り．
以上考察からSLMs適材適所活用方便且迅速可行，并且与传统大规模语言处理器相比，在计算资源需求和训练时间上更加经济有效。