Unifying Biomedical Vision-Language Expertise: Towards a Generalist Foundation Model via Multi-CLIP Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2506.22567v1 📥 PDF

作者: Shansong Wang, Zhecheng Jin, Mingzhe Hu, Mojtaba Safari, Feng Zhao, Chih-Wei Chang, Richard LJ Qiu, Justin Roper, David S. Yu, Xiaofeng Yang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-06-27

💡 一句话要点

提出MMKD-CLIP以解决生物医学领域模型泛化问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物医学 多模态学习 知识蒸馏 CLIP模型 图像-文本对 模型泛化 医学影像分析

📋 核心要点

  1. 现有的生物医学模型由于数据稀缺和标准不一，难以实现统一和泛化。
  2. MMKD-CLIP通过多医学CLIP知识蒸馏，利用多个预训练模型的知识，克服数据限制。
  3. 在58个生物医学数据集上，MMKD-CLIP在各项任务中均优于所有教师模型，展现出良好的鲁棒性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

CLIP模型在自然图像上经过亿级图像-文本对的预训练后，展现了在零-shot分类、跨模态检索和开放式视觉问答等任务中的卓越能力。然而，将这一成功转移到生物医学领域面临着大规模生物医学图像-文本语料稀缺、图像模态异质性及数据标准碎片化等挑战。为此，本文提出了MMKD-CLIP，一个通过多医学CLIP知识蒸馏开发的通用生物医学基础模型。该模型通过从九个领域特定或通用生物医学CLIP模型中提取知识，而非依赖亿级原始数据，展示了在58个多样化生物医学数据集上的优越性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决生物医学领域中缺乏大规模图像-文本数据的问题，现有方法在数据稀缺和异质性方面表现不佳，限制了模型的泛化能力。

核心思路：通过多医学CLIP知识蒸馏，MMKD-CLIP从多个预训练的生物医学CLIP模型中提取知识，避免了对大规模原始数据的依赖。

技术框架：整体架构分为两个阶段：第一阶段是对超过290万生物医学图像-文本对进行CLIP风格的预训练，第二阶段则是使用从教师模型中提取的1920万特征对进行特征级蒸馏。

关键创新：最重要的创新在于采用多教师知识蒸馏的方式，显著提升了模型的性能和泛化能力，这与传统单一模型训练方法有本质区别。

关键设计：在模型训练中，采用了特定的损失函数和网络结构设计，以确保知识蒸馏过程的有效性和稳定性，同时优化了参数设置以适应多模态数据的特性。

📊 实验亮点

MMKD-CLIP在58个生物医学数据集上的评估结果显示，其在零-shot分类、线性探测、跨模态检索等任务中均超越了所有教师模型，展现出显著的鲁棒性和泛化能力，尤其在不同图像模态和任务设置下的表现尤为突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、疾病预测和临床决策支持等。通过构建高性能的生物医学基础模型，MMKD-CLIP能够在实际医疗场景中提供更为精准的辅助诊断和决策支持，推动生物医学领域的智能化进程。

📄 摘要（原文）

CLIP models pretrained on natural images with billion-scale image-text pairs have demonstrated impressive capabilities in zero-shot classification, cross-modal retrieval, and open-ended visual answering. However, transferring this success to biomedicine is hindered by the scarcity of large-scale biomedical image-text corpora, the heterogeneity of image modalities, and fragmented data standards across institutions. These limitations hinder the development of a unified and generalizable biomedical foundation model trained from scratch. To overcome this, we introduce MMKD-CLIP, a generalist biomedical foundation model developed via Multiple Medical CLIP Knowledge Distillation. Rather than relying on billion-scale raw data, MMKD-CLIP distills knowledge from nine state-of-the-art domain-specific or generalist biomedical CLIP models, each pretrained on millions of biomedical image-text pairs. Our two-stage training pipeline first performs CLIP-style pretraining on over 2.9 million biomedical image-text pairs from 26 image modalities, followed by feature-level distillation using over 19.2 million feature pairs extracted from teacher models. We evaluate MMKD-CLIP on 58 diverse biomedical datasets, encompassing over 10.8 million biomedical images across nine image modalities. The evaluation spans six core task types: zero-shot classification, linear probing, cross-modal retrieval, visual question answering, survival prediction, and cancer diagnosis. MMKD-CLIP consistently outperforms all teacher models while demonstrating remarkable robustness and generalization across image domains and task settings. These results underscore that multi-teacher knowledge distillation is a scalable and effective paradigm for building high-performing biomedical foundation models under the practical constraints of real-world data availability.