全面的多模態評估基準 - 面向通用醫療人工智能

核心概念

GMAI-MMBench是一個全面的多模態評估基準,旨在全面評估大型視覺語言模型在醫療領域的能力,包括涵蓋38種醫療影像模態、18種臨床任務和18個臨床科室,以及4種感知粒度。

摘要

GMAI-MMBench是一個全面的多模態評估基準,旨在全面評估大型視覺語言模型在醫療領域的能力。它由以下三個主要特點組成:

全面的醫療知識:GMAI-MMBench收集了來自全球的284個高質量醫療數據集,涵蓋38種醫療影像模態。

結構化的數據組織:GMAI-MMBench將所有數據點組織成一個詞彙樹結構,包括18種臨床視覺問答任務和18個臨床科室,方便用戶根據需求定制評估任務。

多感知粒度:GMAI-MMBench涵蓋從整體影像到局部區域的不同感知粒度,包括圖像級、框級、掩膜級和輪廓級,以全面評估模型的交互能力。

通過對50種大型視覺語言模型的評估,結果顯示即使是最先進的GPT-4o模型也只達到53.96%的準確率,表明當前模型在滿足臨床需求方面仍存在很大的改進空間。GMAI-MMBench識別出5個關鍵不足,包括感知錯誤、缺乏醫療領域知識、回答無關、安全協議拒絕回答等,為未來模型的改進提供了指引。

統計資料

GMAI-MMBench涵蓋38種醫療影像模態,包括X光、CT、MRI、超聲等。
GMAI-MMBench包含18種臨床視覺問答任務和18個臨床科室。
GMAI-MMBench提供4種感知粒度,包括圖像級、框級、掩膜級和輪廓級。

引述

"即使是最先進的GPT-4o模型也只達到53.96%的準確率,表明當前模型在滿足臨床需求方面仍存在很大的改進空間。"
"GMAI-MMBench識別出5個關鍵不足,包括感知錯誤、缺乏醫療領域知識、回答無關、安全協議拒絕回答等,為未來模型的改進提供了指引。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

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

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

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

深入探究

如何設計更好的大型視覺語言模型以滿足醫療領域的需求?

設計更好的大型視覺語言模型（LVLMs）以滿足醫療領域的需求，需要考慮以下幾個關鍵方面：

多模態數據整合：LVLMs應能夠處理來自不同來源的多模態數據，包括醫學影像、臨床文本和生理信號。這要求模型具備強大的數據融合能力，以便從多種數據中提取有用的醫療知識。

臨床相關性：模型的訓練數據應來自真實的臨床環境，並涵蓋多種疾病和診斷任務。這樣可以確保模型在實際應用中的有效性和可靠性。

可定制性：設計一個靈活的架構，使醫療專業人員能夠根據特定需求自定義評估任務。這可以通過建立一個良好分類的數據結構來實現，類似於GMAI-MMBench中的詞彙樹結構。

多層次感知能力：LVLMs應具備不同層次的感知能力，能夠從整體影像到局部區域進行分析。這對於檢測、分割和分類任務至關重要，因為不同的任務需要不同的感知細節。

持續學習和適應性：模型應具備持續學習的能力，能夠隨著新數據的出現進行自我更新和優化，以適應不斷變化的醫療需求。

現有的大型視覺語言模型在醫療領域的局限性是什麼,如何克服?

現有的LVLMs在醫療領域面臨以下幾個主要局限性：

準確性不足：如GMAI-MMBench的評估結果所示，即使是最先進的模型（如GPT-4o）在醫療任務中的準確率僅為53.96%。這表明目前的模型在處理醫療專業問題時仍存在顯著的挑戰。

數據來源的局限性：許多現有模型的訓練數據來自學術文獻或特定數據集，這些數據可能無法真實反映臨床實踐中的需求。為了克服這一點，應加強與醫療機構的合作，獲取來自臨床環境的數據。

缺乏多樣性和靈活性：現有的基準測試往往集中於特定的任務或模態，缺乏對多樣化臨床需求的全面評估。為了解決這一問題，應建立更全面的基準測試，如GMAI-MMBench，涵蓋多種模態和任務。

感知能力的不足：許多模型在不同的感知層次上表現不均衡，特別是在框選（box-level）標註的準確性上表現最差。這需要在模型設計中強調多層次感知能力的提升。

醫學知識的缺乏：許多模型在醫學領域的知識不足，導致無法提供相關的回答或解釋。這可以通過增強模型的醫學知識庫和訓練數據來克服。

GMAI-MMBench的設計理念和構建過程對於未來的醫療人工智能發展有哪些啟示?

GMAI-MMBench的設計理念和構建過程為未來的醫療人工智能發展提供了幾個重要的啟示：

全面性和多樣性：GMAI-MMBench的成功在於其涵蓋了284個數據集，涉及38種醫療影像模態和18個臨床任務，這種全面性和多樣性是未來基準測試設計的關鍵。

良好的數據結構：通過建立詞彙樹結構，GMAI-MMBench能夠靈活地滿足不同臨床需求，這一點對於未來的基準測試設計具有重要的參考價值。

多層次感知的評估：GMAI-MMBench強調了對不同感知層次的評估，這對於提升LVLMs在醫療任務中的表現至關重要，未來的模型設計應考慮到這一點。

臨床相關性：GMAI-MMBench的數據來源於真實的臨床環境，這一點強調了在醫療人工智能開發中，數據的臨床相關性和質量的重要性。

持續改進的必要性：GMAI-MMBench的評估結果顯示，現有模型仍有很大的改進空間，這提醒我們在醫療人工智能的發展中，應持續進行模型的優化和改進，以滿足不斷變化的臨床需求。