『Prompting Medical Large Vision-Language Models to Diagnose Pathologies by Visual Question Answering』を生成AIと読む
まとめ
その手前の、クロスチェック
（ChatGPT+→Claude 3.5 Sonnetです）
この論文に関する会話について、以下のように事実確認、建設的批判、長所の指摘を行います:
事実確認:
- 論文は医療分野における大規模視覚言語モデル(MLVLM)の性能向上を目指しており、特に視覚的質問応答(VQA)タスクにおける病理診断の精度向上に焦点を当てています。
- 提案されているのは2つのプロンプト戦略: 1)病理についての詳細な説明をプロンプトに追加する方法、2)弱学習モデルの予測を利用する方法です。
- MIMIC-CXR-JPGとChexpertのデータセットを使用して実験を行い、提案手法の有効性を検証しています。
- 実験結果では、診断F1スコアが最大で0.27向上したと報告されています。
建設的批判:
- 長いプロンプトを使用するアプローチは、日本の医療現場の実情(短い診察時間)に適していない可能性があります。医師が迅速に利用できるよう、インターフェースの改善や自動化が必要かもしれません。
- 極めて稀な病理に対しては提案手法が有効でない可能性があり、この点についての対策や議論が不足しています。
- 医師の自律性とプライドを尊重するUIの設計が必要です。AIが医師の判断を支援する形で情報を提供するアプローチが望ましいでしょう。
長所の指摘:
- MLVLMの「幻覚」問題に対して具体的なプロンプト戦略を提案し、実験で有効性を示した点は評価できます。
- 弱学習モデルを活用して特定のメトリックに対する高性能を実現し、その予測をMLVLMに提供するアイデアは新規性があります。
- 提案手法が一般的なLVLM領域にも適用可能であることを示唆しており、応用範囲が広いです。
- 医療画像診断の精度向上は重要な課題であり、本研究はその解決に向けた有意義な貢献をしています。
全体として、この研究は医療AIの進歩に貢献する重要な取り組みですが、実際の医療現場への適用にはさらなる工夫と改善が必要であると言えます。
編集後記
医師が「このレントゲンの異常ありますか？」と質問するのは、抵抗ないですか？ 異常があるかないかは医師が決める。
また、激務だから、3分から5分で診察を終えて患者さんが満足するには、長いプロンプトを医師が書くのは無理があると思いました。
研究だから正しいのかもしれないけれど、医師や患者の立場に立った仕組みがいいなぁと思わされました。
