大型多模態模型在醫療視覺問答中的可靠性令人質疑

核心概念

即使大型多模態模型在現有的醫療視覺問答基準測試中取得了高精度,但在簡單的探測性評估中,它們的表現卻遠遜於隨機猜測。這突顯了這些模型在處理醫療診斷問題時的重大局限性。

摘要

本研究介紹了ProbMed數據集,旨在通過探測性評估和程序性診斷,全面評估大型多模態模型在醫療影像診斷中的表現。
探測性評估包括將原始問題與含有虛構屬性的否定問題配對,以測試模型區分實際條件和虛假條件的能力。程序性診斷則要求模型在各種診斷維度上進行推理,包括模態識別、器官識別、臨床發現、異常情況和位置定位。
研究結果顯示,即使是表現最佳的模型,如GPT-4o、GPT-4V和Gemini Pro,在專門的診斷問題上的表現也接近於隨機猜測,突顯了它們在處理細粒度醫療查詢方面的局限性。引入對抗性配對大幅降低了所有模型的準確率,突出了對抗性測試在醫療視覺問答中的重要性。
此外,CheXagent模型表明,專門的領域知識對於提高模型性能至關重要。它展示了在一種器官上獲得的專業知識可以以零樣本的方式轉移到同一器官的另一種成像模態。
總的來說,本研究突出了大型多模態模型在醫療診斷可靠性方面的重大缺陷,強調了需要更加健壯的評估方法來確保這些模型在關鍵醫療應用中的準確性和可靠性。這項研究有助於推動更值得信賴的AI系統在醫療保健領域的發展,最終改善診斷結果和患者護理。

統計資料

在探測性評估中引入對抗性配對後,GPT-4o、GPT-4V和Gemini Pro的準確率平均下降35.78%。
即使是表現最佳的模型,在專門的診斷問題上的準確率也接近於隨機猜測。

引述

"即使大型多模態模型在現有的醫療視覺問答基準測試中取得了高精度,但在簡單的探測性評估中,它們的表現卻遠遜於隨機猜測。"
"引入對抗性配對大幅降低了所有模型的準確率,突出了對抗性測試在醫療視覺問答中的重要性。"
"CheXagent模型表明,專門的領域知識對於提高模型性能至關重要。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

Worse than Random? An Embarrassingly Simple Probing Evaluation of Large Multimodal Models in Medical VQA

by Qianqi Yan, ... 於 arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2405.20421.pdf

深入探究

如何設計更加健壯的評估方法,以確保大型多模態模型在醫療診斷中的可靠性?

為了設計更加健壯的評估方法，確保大型多模態模型（LMMs）在醫療診斷中的可靠性，可以採取以下幾個策略：

引入對抗性評估：如同研究中所提到的，通過引入對抗性問題（adversarial pairs），可以有效測試模型在面對挑戰性問題時的穩健性。這些問題要求模型不僅要識別真實的醫療條件，還要能夠排除虛假的或幻覺的條件，從而提高診斷的準確性和可靠性。

多維度評估：設計評估方法時，應考慮多個診斷維度，包括模態識別、器官識別、臨床發現、異常情況及位置推理等。這樣的多維度評估能夠全面檢測模型的診斷能力，並揭示其在特定領域的弱點。

使用專業數據集：開發專門的數據集，如ProbMed，能夠提供高質量的問題-答案對，並涵蓋多種醫療影像和診斷情境。這樣的數據集不僅能提高模型的訓練質量，還能在評估中提供更具挑戰性的問題。

持續監測和更新：在模型部署後，應持續監測其在實際應用中的表現，並根據新出現的醫療知識和技術進行更新。這樣可以確保模型始終保持高效的診斷能力。

如何在保持模型通用性的同時,有效地融合專門的領域知識?

在保持模型通用性的同時，有效融合專門的領域知識可以通過以下幾種方式實現：

遷移學習：利用遷移學習技術，將在通用數據集上訓練的模型進行微調，以適應特定的醫療領域。這樣可以在不損失通用性的情況下，增強模型在特定領域的表現。

多模態學習：設計多模態學習框架，將不同類型的數據（如文本、圖像和結構化數據）結合起來，從而使模型能夠學習到更豐富的上下文信息和專業知識。

專業知識嵌入：在模型的訓練過程中，將專業的醫療知識嵌入到模型中，例如通過使用專業的醫療術語和知識圖譜，幫助模型更好地理解和處理醫療相關的問題。

跨領域合作：促進醫療專家與數據科學家之間的合作，確保模型的設計和訓練過程中充分考慮到醫療領域的需求和挑戰，從而提高模型的實用性和可靠性。

大型多模態模型在醫療診斷中的局限性是否也存在於其他高風險領域,我們應如何應對?

大型多模態模型在醫療診斷中的局限性，如對細微差異的識別能力不足和對虛假信息的敏感性，確實也存在於其他高風險領域，例如金融風險評估、法律判決和自動駕駛等。為了應對這些挑戰，可以採取以下措施：

強化模型的穩健性：在模型訓練中引入對抗性樣本和不確定性評估，幫助模型學會在面對不確定性和異常情況時做出更可靠的判斷。

建立透明的評估標準：制定明確的評估標準和指標，確保模型在不同情境下的表現可被量化和比較，從而提高其在高風險領域的可解釋性和信任度。

持續的監控和反饋機制：在模型部署後，建立持續的監控系統，收集實際應用中的數據和反饋，並根據這些信息不斷優化模型。

跨領域的專業知識整合：在模型開發過程中，積極整合來自不同領域的專業知識，確保模型能夠充分理解和應對特定領域的挑戰。

通過這些措施，可以在高風險領域中提高大型多模態模型的可靠性和有效性，從而促進其在實際應用中的成功。