Can GPT-4V(ision) Serve Medical Applications? Case Studies on GPT-4V for Multimodal Medical Diagnosis

📄 arXiv: 2310.09909v3 📥 PDF

作者: Chaoyi Wu, Jiayu Lei, Qiaoyu Zheng, Weike Zhao, Weixiong Lin, Xiaoman Zhang, Xiao Zhou, Ziheng Zhao, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie

分类: cs.CV, cs.CL

发布日期: 2023-10-15 (更新: 2023-12-04)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

评估GPT-4V在多模态医学诊断中的应用潜力

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

关键词: 多模态医学诊断 GPT-4V 医学影像分析 疾病诊断 临床决策支持

📋 核心要点

  1. 现有医学影像分析方法在疾病诊断和报告生成方面存在显著不足，尤其是对复杂病例的处理能力有限。
  2. 本研究通过评估GPT-4V在多模态医学诊断中的表现，探索其在影像识别和疾病诊断中的应用潜力。
  3. 实验结果表明，GPT-4V在影像模态和解剖结构识别上表现良好，但在疾病诊断和报告生成方面仍需改进。

📝 摘要（中文）

本研究旨在评估OpenAI最新模型GPT-4V(ision)在多模态医学诊断中的表现。我们涵盖了17个人体系统，使用8种临床常用影像模态进行评估。结果显示，尽管GPT-4V在医学影像模态和解剖结构识别方面表现出色，但在疾病诊断和报告生成方面面临显著挑战。这些发现表明，尽管大型多模态模型在计算机视觉和自然语言处理方面取得了重要进展，但在实际医疗应用和临床决策支持方面仍有很大差距。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决GPT-4V在多模态医学诊断中的应用效果，尤其是疾病诊断和报告生成的不足。现有方法在处理复杂病例时常常面临挑战，无法有效支持临床决策。

核心思路：论文通过对GPT-4V模型的评估，探索其在医学影像分析中的潜力，重点关注其在影像模态识别和疾病诊断中的表现。设计上，GPT-4V结合了视觉和语言理解能力，以实现多模态信息的融合。

技术框架：整体架构包括数据收集、模型评估和结果分析三个主要阶段。数据收集涵盖17个人体系统的影像数据，模型评估则通过多项临床任务进行，最后对结果进行综合分析。

关键创新：本研究的主要创新在于系统性评估GPT-4V在多模态医学诊断中的应用，尤其是对不同影像模态的处理能力与疾病诊断的综合能力进行深入分析。与现有方法相比，GPT-4V在影像识别方面表现出色，但在临床应用上仍需进一步优化。

关键设计：在实验中，使用了多种影像模态（如X光、CT、MRI等），并设置了不同的评估指标来衡量模型的性能。损失函数和网络结构的具体设计细节未在摘要中详细说明，需参考完整论文以获取更多信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4V在医学影像模态和解剖结构识别方面表现优异，但在疾病诊断和报告生成方面仍存在显著挑战。具体性能数据和提升幅度在摘要中未详细列出，需参考完整研究以获取更全面的信息。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、临床决策支持和医疗教育等。通过提升多模态模型在医学领域的应用能力，未来可能会改善疾病诊断的准确性和效率，推动个性化医疗的发展。

📄 摘要（原文）

Driven by the large foundation models, the development of artificial intelligence has witnessed tremendous progress lately, leading to a surge of general interest from the public. In this study, we aim to assess the performance of OpenAI's newest model, GPT-4V(ision), specifically in the realm of multimodal medical diagnosis. Our evaluation encompasses 17 human body systems, including Central Nervous System, Head and Neck, Cardiac, Chest, Hematology, Hepatobiliary, Gastrointestinal, Urogenital, Gynecology, Obstetrics, Breast, Musculoskeletal, Spine, Vascular, Oncology, Trauma, Pediatrics, with images taken from 8 modalities used in daily clinic routine, e.g., X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI), Positron Emission Tomography (PET), Digital Subtraction Angiography (DSA), Mammography, Ultrasound, and Pathology. We probe the GPT-4V's ability on multiple clinical tasks with or without patent history provided, including imaging modality and anatomy recognition, disease diagnosis, report generation, disease localisation. Our observation shows that, while GPT-4V demonstrates proficiency in distinguishing between medical image modalities and anatomy, it faces significant challenges in disease diagnosis and generating comprehensive reports. These findings underscore that while large multimodal models have made significant advancements in computer vision and natural language processing, it remains far from being used to effectively support real-world medical applications and clinical decision-making. All images used in this report can be found in https://github.com/chaoyi-wu/GPT-4V_Medical_Evaluation.