Multimodal ChatGPT for Medical Applications: an Experimental Study of GPT-4V

📄 arXiv: 2310.19061v1 📥 PDF

作者: Zhiling Yan, Kai Zhang, Rong Zhou, Lifang He, Xiang Li, Lichao Sun

分类: cs.CV

发布日期: 2023-10-29

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

评估GPT-4V在医学视觉问答中的应用潜力

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

关键词: 多模态模型 视觉问答 医学影像 GPT-4V 人工智能 诊断支持 数据集评估

📋 核心要点

  1. 现有的多模态模型在医学视觉问答任务中表现不佳，尤其是在准确性和可靠性方面存在显著不足。
  2. 论文通过设计文本提示，评估GPT-4V在整合视觉和文本信息方面的能力，以应对医学领域的复杂问题。
  3. 实验结果显示，GPT-4V在医学诊断问题上的准确性较低，无法满足实际应用需求，强调了其在医学VQA中的局限性。

📝 摘要（中文）

本文对最先进的多模态大语言模型GPT-4V在视觉问答（VQA）任务中的能力进行了深入评估。实验使用了来自11种病理和放射学数据集的图像，涵盖了16种不同类型的问题。通过设计文本提示，指导GPT-4V整合视觉与文本信息。结果表明，当前版本的GPT-4V在医学诊断问题上的准确性不可靠，因此不推荐用于实际诊断。此外，论文还阐明了GPT-4V在医学VQA中的七个独特行为特征，突显其在这一复杂领域的局限性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态模型在医学视觉问答任务中的准确性不足问题，尤其是在处理复杂的医学图像和问题时的表现不佳。

核心思路：论文提出通过设计特定的文本提示，指导GPT-4V有效整合视觉信息与文本信息，从而提高其在医学领域的问答能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和评估三个主要阶段。数据集涵盖多种医学图像和问题类型，模型训练则侧重于视觉与文本信息的协同处理。

关键创新：最重要的技术创新在于通过文本提示引导模型进行多模态信息融合，这一方法与传统的单一模态处理方式形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，设计了多种文本提示以引导模型，使用了多种损失函数来优化模型在不同类型问题上的表现，确保模型能够在多样化的医学场景中进行有效推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT-4V在处理医学视觉问答任务时的准确性较低，未能达到实际应用的标准。具体而言，模型在多个医学图像数据集上的表现不稳定，强调了其在真实诊断场景中的局限性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、辅助诊断系统和医疗教育等。通过提升多模态模型在医学领域的问答能力，未来可能为医生提供更为精准的决策支持，改善患者的诊疗体验。

📄 摘要（原文）

In this paper, we critically evaluate the capabilities of the state-of-the-art multimodal large language model, i.e., GPT-4 with Vision (GPT-4V), on Visual Question Answering (VQA) task. Our experiments thoroughly assess GPT-4V's proficiency in answering questions paired with images using both pathology and radiology datasets from 11 modalities (e.g. Microscopy, Dermoscopy, X-ray, CT, etc.) and fifteen objects of interests (brain, liver, lung, etc.). Our datasets encompass a comprehensive range of medical inquiries, including sixteen distinct question types. Throughout our evaluations, we devised textual prompts for GPT-4V, directing it to synergize visual and textual information. The experiments with accuracy score conclude that the current version of GPT-4V is not recommended for real-world diagnostics due to its unreliable and suboptimal accuracy in responding to diagnostic medical questions. In addition, we delineate seven unique facets of GPT-4V's behavior in medical VQA, highlighting its constraints within this complex arena. The complete details of our evaluation cases are accessible at https://github.com/ZhilingYan/GPT4V-Medical-Report.