MiniGPT-Med: Large Language Model as a General Interface for Radiology Diagnosis

📄 arXiv: 2407.04106v1 📥 PDF

作者: Asma Alkhaldi, Raneem Alnajim, Layan Alabdullatef, Rawan Alyahya, Jun Chen, Deyao Zhu, Ahmed Alsinan, Mohamed Elhoseiny

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-07-04

💡 一句话要点

MiniGPT-Med：基于大型语言模型的通用放射诊断接口

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医学影像诊断 大型语言模型 视觉-语言模型 多模态融合 医疗报告生成

📋 核心要点

  1. 现有AI在医疗诊断中功能受限，难以处理多种成像模式和任务。
  2. MiniGPT-Med利用大型语言模型，构建视觉-语言模型，整合图像和文本临床数据。
  3. 实验表明，MiniGPT-Med在疾病定位、报告生成和VQA任务上性能优越，报告生成准确率提升19%。

📝 摘要（中文）

本研究介绍了MiniGPT-Med，一种源自大型语言模型并为医疗应用定制的视觉-语言模型，旨在提升诊断流程。MiniGPT-Med在多种成像模式（包括X射线、CT扫描和MRI）中表现出卓越的通用性。该模型能够执行诸如医疗报告生成、视觉问答（VQA）以及医学图像中的疾病识别等任务。通过整合图像和文本临床数据，显著提高了诊断准确性。实验评估表明，MiniGPT-Med在疾病定位、医疗报告生成和VQA基准测试中表现出色，代表着在辅助放射学实践方面迈出了重要一步。此外，它在医疗报告生成方面达到了最先进的性能，准确率比之前的最佳模型高出19%。MiniGPT-Med有望成为放射诊断的通用接口，从而提高各种医学成像应用中的诊断效率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有医学影像诊断AI系统功能单一、无法有效整合多模态信息的问题。现有方法通常针对特定成像模式或诊断任务进行优化，缺乏通用性和灵活性，难以满足放射科医生在实际工作中的多样化需求。此外，现有方法在结合图像和文本临床数据方面存在不足，影响了诊断的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语言理解和生成能力，构建一个通用的视觉-语言模型MiniGPT-Med，作为放射诊断的通用接口。通过将医学影像和文本临床数据映射到LLM的语义空间，实现多模态信息的融合和推理，从而支持多种诊断任务。

技术框架：MiniGPT-Med的整体架构包含以下主要模块：1) 图像编码器：用于提取医学影像的视觉特征；2) 文本编码器：用于提取文本临床数据的语义特征；3) 多模态融合模块：将视觉特征和语义特征进行融合，得到多模态表示；4) LLM解码器：基于多模态表示生成医疗报告、回答视觉问题或进行疾病识别。整个流程是将医学影像和文本信息输入模型，经过编码、融合和解码，最终输出诊断结果。

关键创新：MiniGPT-Med的关键创新在于其通用性和多模态融合能力。与现有方法相比，MiniGPT-Med能够处理多种成像模式和诊断任务，无需针对特定任务进行重新训练。此外，MiniGPT-Med通过多模态融合模块，有效地整合了图像和文本临床数据，提高了诊断的准确性。

关键设计：论文中未明确说明关键的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，这些信息可能在补充材料或后续研究中提供。但可以推测，模型可能采用了预训练的视觉和语言模型作为初始化，并使用对比学习或生成式学习方法进行微调，以优化多模态融合和诊断性能。损失函数可能包括交叉熵损失、对比损失或生成损失等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MiniGPT-Med在医疗报告生成方面达到了最先进的性能，准确率比之前的最佳模型高出19%。此外，该模型在疾病定位和视觉问答（VQA）基准测试中也表现出色，证明了其在多项放射诊断任务中的有效性。这些实验结果表明，MiniGPT-Med具有很强的实用价值和应用潜力。

🎯 应用场景

MiniGPT-Med具有广泛的应用前景，可用于辅助放射科医生进行疾病诊断、生成医疗报告、回答临床问题等。该模型可以提高诊断效率和准确性，减少人为错误，并为远程医疗和移动医疗提供技术支持。未来，MiniGPT-Med有望成为放射诊断的标准工具，并促进医疗AI的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in artificial intelligence (AI) have precipitated significant breakthroughs in healthcare, particularly in refining diagnostic procedures. However, previous studies have often been constrained to limited functionalities. This study introduces MiniGPT-Med, a vision-language model derived from large-scale language models and tailored for medical applications. MiniGPT-Med demonstrates remarkable versatility across various imaging modalities, including X-rays, CT scans, and MRIs, enhancing its utility. The model is capable of performing tasks such as medical report generation, visual question answering (VQA), and disease identification within medical imagery. Its integrated processing of both image and textual clinical data markedly improves diagnostic accuracy. Our empirical assessments confirm MiniGPT-Med's superior performance in disease grounding, medical report generation, and VQA benchmarks, representing a significant step towards reducing the gap in assisting radiology practice. Furthermore, it achieves state-of-the-art performance on medical report generation, higher than the previous best model by 19\% accuracy. MiniGPT-Med promises to become a general interface for radiology diagnoses, enhancing diagnostic efficiency across a wide range of medical imaging applications.