MedViLaM: A multimodal large language model with advanced generalizability and explainability for medical data understanding and generation

📄 arXiv: 2409.19684v1 📥 PDF

作者: Lijian Xu, Hao Sun, Ziyu Ni, Hongsheng Li, Shaoting Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-29

💡 一句话要点

MedViLaM：面向医学数据理解与生成，具备泛化性和可解释性的多模态大语言模型

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

关键词: 多模态学习 医学影像 自然语言处理 大语言模型 零样本学习

📋 核心要点

  1. 医学领域模型通常是单模态单任务，泛化性和可解释性不足，限制了其应用范围。
  2. MedViLaM通过统一的视觉-语言模型，使用相同权重编码和解释多种医学数据，实现通用性。
  3. MultiMedBench数据集包含多种医学任务，实验证明MedViLaM在各项任务上表现出色，并具备零样本能力。

📝 摘要（中文）

医学本质上是多模态和多任务的，包含文本、图像等多种数据模态。然而，医学领域的大多数模型是单模态单任务的，缺乏良好的泛化性和可解释性。本研究提出了MedViLaM，一个统一的视觉-语言模型，旨在构建一个医学数据的通用模型，可以使用同一组模型权重灵活地编码和解释各种形式的医学数据，包括临床语言和影像。为了促进这种多任务模型的创建，我们整理了MultiMedBench，一个全面的预训练数据集和基准，包含多个不同的任务，即连续问答、多标签疾病分类、疾病定位、放射报告的生成和总结。MedViLaM在所有MultiMedBench任务中都表现出强大的性能，经常显著优于其他通用模型。此外，我们展示了零样本泛化到新的医学概念和任务、跨不同任务的有效迁移学习以及零样本医学推理的实例。

🔬 方法详解

问题定义：现有医学模型通常针对特定模态和任务设计，缺乏通用性和泛化能力。例如，一个模型可能擅长胸部X光片诊断，但无法处理CT扫描或病理报告。此外，这些模型的可解释性通常较差，难以理解其决策过程，限制了其在临床实践中的应用。

核心思路：MedViLaM的核心思路是构建一个统一的视觉-语言模型，能够处理多种医学数据模态（如文本和图像），并执行多种任务（如问答、分类、定位、生成和总结）。通过共享模型权重，MedViLaM能够学习不同模态和任务之间的关联，从而提高泛化能力和效率。

技术框架：MedViLaM的整体架构基于Transformer模型，包含视觉编码器和语言解码器。视觉编码器负责将医学图像转换为视觉特征表示，语言解码器负责处理文本数据并生成相应的输出。模型通过MultiMedBench数据集进行预训练，该数据集包含多个不同的医学任务。在预训练过程中，模型学习将不同模态的数据映射到统一的语义空间，并学习执行各种医学任务。

关键创新：MedViLaM的关键创新在于其统一的视觉-语言模型架构和MultiMedBench数据集。该架构能够处理多种医学数据模态和任务，而MultiMedBench数据集提供了丰富的训练数据，促进了模型的学习和泛化。此外，MedViLaM还展示了零样本泛化能力，能够处理未见过的医学概念和任务。

关键设计：MedViLaM的具体实现细节未知，但可以推测其可能采用了以下关键设计：1) 使用预训练的视觉Transformer（如ViT或Swin Transformer）作为视觉编码器；2) 使用预训练的语言模型（如BERT或GPT）作为语言解码器；3) 使用对比学习或掩码语言模型等技术进行预训练；4) 使用多任务学习策略，同时优化多个任务的目标函数；5) 设计特定的损失函数，以促进不同模态数据之间的对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MedViLaM在MultiMedBench基准测试中表现出色，显著优于其他通用模型。论文展示了MedViLaM在连续问答、多标签疾病分类、疾病定位、放射报告生成和总结等任务上的性能，并提供了零样本泛化到新医学概念和任务的实例。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

MedViLaM具有广泛的应用前景，可用于辅助医生进行疾病诊断、制定治疗方案、生成放射报告等。其强大的泛化能力使其能够适应不同的医学数据模态和任务，从而提高医疗效率和质量。未来，MedViLaM有望成为医学领域通用人工智能的基础模型，推动医学人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Medicine is inherently multimodal and multitask, with diverse data modalities spanning text, imaging. However, most models in medical field are unimodal single tasks and lack good generalizability and explainability. In this study, we introduce MedViLaM, a unified vision-language model towards a generalist model for medical data that can flexibly encode and interpret various forms of medical data, including clinical language and imaging, all using the same set of model weights. To facilitate the creation of such multi-task model, we have curated MultiMedBench, a comprehensive pretaining dataset and benchmark consisting of several distinct tasks, i.e., continuous question-answering, multi-label disease classification, disease localization, generation and summarization of radiology reports. MedViLaM demonstrates strong performance across all MultiMedBench tasks, frequently outpacing other generalist models by a significant margin. Additionally, we present instances of zero-shot generalization to new medical concepts and tasks, effective transfer learning across different tasks, and the emergence of zero-shot medical reasoning.