Med-PMC: Medical Personalized Multi-modal Consultation with a Proactive Ask-First-Observe-Next Paradigm

📄 arXiv: 2408.08693v1 📥 PDF

作者: Hongcheng Liu, Yusheng Liao, Siqv Ou, Yuhao Wang, Heyang Liu, Yanfeng Wang, Yu Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-16

备注: 26 pages, 5 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Med-PMC评估框架，用于评估多模态大语言模型在医疗个性化多模态咨询中的临床能力。

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

关键词: 多模态大语言模型 医疗咨询 临床评估 个性化患者模拟 信息收集 决策制定 Med-PMC

📋 核心要点

  1. 现有的医疗领域基准测试主要集中于医学视觉问答或报告生成，缺乏对MLLM在复杂临床多模态任务中性能的评估。
  2. Med-PMC通过构建个性化的患者模拟器，模拟真实的临床环境，评估MLLM在多模态信息收集和决策制定方面的能力。
  3. 实验结果表明，当前的MLLM在多模态信息收集方面存在不足，并且在决策制定中存在潜在的偏差，验证了Med-PMC的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的医疗个性化多模态咨询（Med-PMC）范式，旨在评估多模态大语言模型（MLLM）在复杂临床多模态任务中的临床能力。Med-PMC构建了一个模拟临床环境，要求MLLM与个性化的患者模拟器交互，以完成多模态信息收集和决策任务。该患者模拟器模拟了真实场景中不同的患者。通过对12种MLLM进行广泛的实验，全面评估了MLLM的临床表现。研究发现，当前的MLLM在收集多模态信息方面存在不足，并且在与个性化患者模拟器咨询时，决策任务中表现出潜在的偏差。进一步的分析表明了Med-PMC的有效性，并展示了其指导开发稳健可靠的临床MLLM的潜力。代码和数据已在https://github.com/LiuHC0428/Med-PMC上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学多模态大语言模型（MLLM）的评估主要集中在视觉问答和报告生成等简单任务上，缺乏对复杂临床场景下，MLLM与个性化患者交互进行多模态信息收集和决策能力的全面评估。现有方法难以模拟真实临床环境中的复杂性和多样性，无法有效发现MLLM在实际应用中的潜在问题，例如信息偏差和决策失误。

核心思路：本文的核心思路是构建一个模拟真实临床环境的医疗个性化多模态咨询（Med-PMC）框架，通过个性化的患者模拟器与MLLM进行交互，模拟医生问诊过程。该框架允许研究人员全面评估MLLM在多模态信息收集、理解和决策制定方面的能力，从而发现其在实际临床应用中的潜在问题。通过这种方式，可以更有效地指导MLLM的开发，使其更适应真实的临床需求。

技术框架：Med-PMC框架包含以下主要模块：1) 个性化患者模拟器：模拟不同背景、病史和症状的患者，为MLLM提供多样化的交互对象。2) 多模态信息交互模块：允许MLLM通过提问和观察获取患者的文本描述、医学影像等信息。3) 决策制定模块：MLLM基于收集到的信息进行诊断和治疗方案的制定。4) 评估模块：根据预定义的指标评估MLLM在信息收集、理解和决策制定方面的表现。整个流程模拟了医生与患者的问诊过程，旨在全面评估MLLM的临床能力。

关键创新：Med-PMC的关键创新在于引入了个性化的患者模拟器，能够模拟真实临床场景中患者的多样性。与以往的静态数据集或简单的问答任务相比，Med-PMC提供了一个动态的交互环境，能够更全面地评估MLLM在复杂临床场景下的表现。此外，Med-PMC采用“主动提问-观察”的范式，鼓励MLLM主动获取信息，更贴近真实的临床问诊流程。

关键设计：患者模拟器的个性化设计主要体现在患者的背景信息、病史和症状的差异化设置上。这些信息通过文本描述和医学影像等多模态形式呈现给MLLM。在评估指标方面，除了传统的准确率和召回率之外，还引入了针对临床场景的特定指标，例如诊断的合理性和治疗方案的可行性。具体的参数设置和网络结构取决于所评估的MLLM，Med-PMC框架本身具有较强的通用性和可扩展性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前的多模态大语言模型在Med-PMC框架下的表现并不理想，尤其是在处理个性化患者信息和进行复杂决策时。研究发现，MLLM在信息收集方面存在不足，并且在决策制定中存在潜在的偏差。这些发现突显了Med-PMC框架的价值，能够有效发现MLLM在临床应用中的潜在问题，并指导其改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗辅助诊断、远程医疗咨询、医学教育培训等领域。通过Med-PMC框架，可以有效评估和改进MLLM在临床场景中的应用能力，提高诊断准确率和治疗效果，降低医疗成本，并为医生提供更智能化的辅助工具。未来，该框架有望成为医疗AI领域的重要评估标准。

📄 摘要（原文）

The application of the Multi-modal Large Language Models (MLLMs) in medical clinical scenarios remains underexplored. Previous benchmarks only focus on the capacity of the MLLMs in medical visual question-answering (VQA) or report generation and fail to assess the performance of the MLLMs on complex clinical multi-modal tasks. In this paper, we propose a novel Medical Personalized Multi-modal Consultation (Med-PMC) paradigm to evaluate the clinical capacity of the MLLMs. Med-PMC builds a simulated clinical environment where the MLLMs are required to interact with a patient simulator to complete the multi-modal information-gathering and decision-making task. Specifically, the patient simulator is decorated with personalized actors to simulate diverse patients in real scenarios. We conduct extensive experiments to access 12 types of MLLMs, providing a comprehensive view of the MLLMs' clinical performance. We found that current MLLMs fail to gather multimodal information and show potential bias in the decision-making task when consulted with the personalized patient simulators. Further analysis demonstrates the effectiveness of Med-PMC, showing the potential to guide the development of robust and reliable clinical MLLMs. Code and data are available at https://github.com/LiuHC0428/Med-PMC.