包括38种医疗影像模式、18种临床VQA任务和18个临床科室的综合医疗AI评估基准

Core Concepts

GMAI-MMBench是一个全面的多模态医疗AI评估基准,涵盖了38种医疗影像模式、18种临床VQA任务和18个临床科室,为评估和提升医疗人工智能系统的性能提供了重要支持。

Abstract

GMAI-MMBench是一个全面的医疗AI评估基准,旨在评估大型视觉语言模型(LVLMs)在各种临床场景中的性能。该基准由以下三个关键特点组成:

1. 全面的医疗知识:GMAI-MMBench收集了来自全球的284个高质量医疗数据集,涵盖38种医疗影像模式。

2. 结构化的数据组织:GMAI-MMBench将数据分为18种临床VQA任务和18个临床科室,并采用词汇树结构进行组织,方便用户根据需求定制评估任务。

3. 多感知粒度:GMAI-MMBench涵盖从图像级到区域级的交互方式,提供不同程度的感知细节。

通过对50种LVLMs进行评估,结果显示即使是最先进的GPT-4o也只达到53.96%的准确率,表明当前LVLMs在满足临床需求方面还存在很大的改进空间。此外,评估还发现了LVLMs在感知粒度、医疗领域知识、回答相关性等方面的不足,需要进一步提升。GMAI-MMBench将推动医疗AI领域的发展,促进更好的LVLMs的出现。

Stats

即使是最先进的GPT-4o模型,在GMAI-MMBench上也只达到53.96%的准确率。
开源模型MedDr和DeepSeek-VL-7B的准确率分别为43.69%和43.43%,与商业模型相当。
大多数医疗专用模型的整体性能水平(约30%准确率)低于通用LVLMs。
大多数LVLMs在不同临床VQA任务、科室和感知粒度上表现不平衡,其中盒子级注释的准确率最低。

Quotes

"即使是最先进的GPT-4o模型,在GMAI-MMBench上也只达到53.96%的准确率,表明当前LVLMs在满足临床需求方面还存在很大的改进空间。"
"GMAI-MMBench将推动医疗AI领域的发展,促进更好的LVLMs的出现。"

Key Insights Distilled From

GMAI-MMBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark Towards General Medical AI

by Pengcheng Ch... at arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2408.03361.pdf

Deeper Inquiries

LVLMsの医療分野における性能向上の方法

LVLMs（大規模ビジョン・言語モデル）の医療分野における性能を向上させるためには、以下のいくつかの戦略が考えられます。まず、多様なデータソースの活用が重要です。GMAI-MMBenchが示すように、284の異なる医療関連データセットを使用することで、モデルは多様な臨床シナリオに対応できるようになります。次に、専門的な医療知識の統合が必要です。医療特有の知識を持つ専門家と連携し、モデルのトレーニングデータに臨床的な文脈を反映させることで、より正確な診断や治療支援が可能になります。また、インタラクティブな能力の強化も重要です。医療従事者が必要とする情報を迅速に提供できるよう、ユーザーインターフェースを改善し、リアルタイムでのフィードバックを可能にすることが求められます。最後に、継続的な評価とフィードバックループの構築が必要です。GMAI-MMBenchのような包括的な評価基準を用いて、モデルの性能を定期的に評価し、改善点を特定することで、医療現場での実用性を高めることができます。

LVLMsの医療分野における限界を発見するための評価方法の設計

LVLMsの医療分野における限界をより良く発見するためには、ターゲットを絞った評価方法の設計が不可欠です。まず、多様な臨床タスクに基づく評価を行うことが重要です。GMAI-MMBenchのように、18の異なる臨床VQAタスクを設定し、それぞれのタスクに対するモデルのパフォーマンスを評価することで、特定の領域での強みと弱みを明確にすることができます。次に、異なる知覚の粒度に基づく評価を導入することが有効です。画像レベル、ボックスレベル、マスクレベルなど、異なる粒度での評価を行うことで、モデルがどの程度詳細な情報を理解できるかを測定できます。また、臨床専門家による評価の導入も考慮すべきです。医療従事者が実際の臨床シナリオに基づいてモデルの出力を評価することで、より実践的なフィードバックを得ることができます。これにより、LVLMsの限界をより正確に把握し、改善のための具体的な指針を得ることが可能になります。

GMAI-MMBenchの設計理念と構築方法の他分野への示唆

GMAI-MMBenchの設計理念と構築方法は、他の分野における包括的な評価基準の開発に対していくつかの重要な示唆を提供します。まず、多様なデータソースの統合が重要です。異なるデータソースからの情報を集約することで、より包括的な評価が可能になります。次に、明確なカテゴリ構造の構築が必要です。GMAI-MMBenchのように、データを明確に分類し、ユーザーが特定のニーズに応じて評価をカスタマイズできるようにすることで、評価の柔軟性と使いやすさが向上します。また、異なる評価基準の導入も重要です。異なる視点からの評価を行うことで、モデルの性能を多角的に分析し、限界を明確にすることができます。最後に、専門家の意見を取り入れることが、評価基準の信頼性を高めるために不可欠です。専門家の知見を反映させることで、より実践的で有用な評価基準を構築することが可能になります。これらの要素は、他の分野におけるAIモデルの評価基準の設計においても有効に活用できるでしょう。