Doctor Sun: A Bilingual Multimodal Large Language Model for Biomedical AI
作者: Dong Xue, Ziyao Shao, Zhaoyang Duan, Fangzhou Liu, Bing Li, Zhongheng Zhang
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.MM
发布日期: 2025-07-30 (更新: 2025-12-29)
💡 一句话要点
Doctor Sun：一种用于生物医学AI的双语多模态大型语言模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 生物医学AI 大型语言模型 医学图像处理 放射报告生成 病理分析 双语模型
📋 核心要点
- 现有基于通用LLM的医学多模态模型缺乏足够的医学知识，难以理解复杂的医学概念。
- Doctor Sun通过集成预训练视觉编码器和医学LLM，并进行两阶段训练，实现对多模态医学数据的有效编码和理解。
- 论文发布了SunMed-VL双语医学多模态数据集，以及模型、代码和资源，促进生物医学多模态研究。
📝 摘要（中文）
大型多模态模型（LMMs）已在病理分析、放射报告生成和生物医学辅助等各种生物医学任务中展现出显著潜力，为创新性解决方案提供了可能。然而，现有的多模态生物医学AI通常基于通用LLM，由于医学训练数据有限，阻碍了对复杂医学概念的理解。此外，最近由LLaVA引导的医学LMM难以有效捕捉文本和图像之间复杂的关联。因此，我们推出了Doctor Sun，一种专门用于医学的大型多模态生成模型，旨在编码、整合和解释文本和图像等不同的生物医学数据模态。具体来说，Doctor Sun将预训练的视觉编码器与医学LLM集成，并在各种医学数据集上进行两阶段训练，重点关注特征对齐和指令微调。此外，我们发布了SunMed-VL，一个广泛的双语医学多模态数据集，以及所有相关的模型、代码和资源，以自由支持生物医学多模态研究的进步。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型多模态模型在处理生物医学任务时，由于缺乏足够的医学领域知识，难以准确理解和处理医学图像和文本之间的复杂关系。特别是，基于通用LLM构建的模型，在医学术语理解、病理特征识别等方面存在局限性。现有方法难以有效捕捉文本和图像之间的细粒度关联，导致在病理分析、放射报告生成等任务中表现不佳。
核心思路：Doctor Sun的核心思路是构建一个专门针对医学领域的多模态大型语言模型，通过融合预训练的视觉编码器和医学LLM，并进行针对性的训练，提升模型对医学图像和文本的理解能力。通过两阶段训练，首先进行特征对齐，然后进行指令微调，使模型能够更好地理解和执行医学相关的任务。
技术框架：Doctor Sun的技术框架主要包括以下几个部分：1) 预训练的视觉编码器：用于提取医学图像的视觉特征。2) 医学LLM：作为模型的核心语言处理模块，负责理解和生成文本。3) 特征对齐模块：将视觉特征与文本特征进行对齐，使模型能够理解图像和文本之间的关系。4) 指令微调模块：通过在医学数据集上进行指令微调，使模型能够更好地执行医学相关的任务。整体流程是先用视觉编码器提取图像特征，然后与文本特征对齐，最后通过指令微调提升模型性能。
关键创新：Doctor Sun的关键创新在于构建了一个专门针对医学领域的多模态大型语言模型，并提出了两阶段训练方法。与现有方法相比，Doctor Sun更加注重医学知识的融入和多模态特征的对齐，从而提升了模型在医学任务中的表现。此外，SunMed-VL数据集的发布也为生物医学多模态研究提供了宝贵的数据资源。
关键设计：Doctor Sun的关键设计包括：1) 视觉编码器的选择：选择了在医学图像上预训练的视觉编码器，以更好地提取医学图像的特征。2) 医学LLM的选择：选择了具有较强医学知识的LLM，以更好地理解医学文本。3) 两阶段训练策略：首先进行特征对齐，然后进行指令微调，以逐步提升模型性能。4) 损失函数的设计：采用了合适的损失函数，以优化特征对齐和指令微调过程。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Doctor Sun在多个医学多模态任务上取得了显著的性能提升。例如，在放射报告生成任务中，Doctor Sun的性能超过了现有的基线模型。SunMed-VL数据集的发布也为其他研究者提供了宝贵的数据资源，促进了生物医学多模态研究的发展。
🎯 应用场景
Doctor Sun在病理分析、放射报告生成、生物医学辅助等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率，并为患者提供个性化的治疗方案。未来，Doctor Sun有望成为医生重要的辅助工具，推动生物医学AI的发展。
📄 摘要（原文）
Large multimodal models (LMMs) have demonstrated significant potential in providing innovative solutions for various biomedical tasks, including pathology analysis, radiology report generation, and biomedical assistance. However, the existing multimodal biomedical AI is typically based on foundation LLMs, thus hindering the understanding of intricate medical concepts with limited medical training data. Moreover, recent LLaVA-induced medical LMMs struggle to effectively capture the intricate relationship between the texts and the images. Therefore, we introduce Doctor Sun, a large multimodal generative model specialized in medicine, developed to encode, integrate, and interpret diverse biomedical data modalities such as text and images. In particular, Doctor Sun integrates a pre-trained vision encoder with a medical LLM and conducts two-stage training on various medical datasets, focusing on feature alignment and instruction tuning. Moreover, we release SunMed-VL, a wide-range bilingual medical multimodal dataset, along with all associated models, code, and resources, to freely support the advancement of biomedical multimodal research.