Simplifying Multimodality: Unimodal Approach to Multimodal Challenges in Radiology with General-Domain Large Language Model

📄 arXiv: 2405.01591v1 📥 PDF

作者: Seonhee Cho, Choonghan Kim, Jiho Lee, Chetan Chilkunda, Sujin Choi, Joo Heung Yoon

分类: cs.CL, cs.AI, eess.IV

发布日期: 2024-04-29

备注: Under review

💡 一句话要点

提出MID-M框架以解决医学多模态数据处理问题

🎯 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 大型语言模型 上下文学习 数据鲁棒性 模型压缩 领域适应

📋 核心要点

  1. 现有多模态模型依赖高质量数据，难以应对现实医学数据中的变异和错误。
  2. MID-M框架利用通用大型语言模型的上下文学习能力，通过图像描述处理多模态数据，减少对领域特定训练的依赖。
  3. MID-M在性能上与任务特定模型相当或更优，且参数显著减少，展示了其在医学领域的实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

近年来，大型多模态模型（LMMs）的进展引起了人们对其在仅有少量样本情况下的泛化能力的关注。这一进展在医学领域尤其重要，因为数据的质量和敏感性为模型的训练和应用带来了独特挑战。然而，依赖高质量数据进行有效的上下文学习使得这些模型在面对现实医学数据中不可避免的变异和错误时的可行性受到质疑。本文提出了MID-M，一个新颖的框架，利用通用大型语言模型（LLM）的上下文学习能力，通过图像描述处理多模态数据。MID-M在性能上与任务特定的微调LMMs及其他通用模型相当或更优，且无需大量领域特定的训练或在多模态数据上的预训练，参数显著减少。这突显了利用通用领域LLMs进行领域特定任务的潜力，并为传统LMM开发提供了一种可持续且具有成本效益的替代方案。此外，MID-M对数据质量问题的鲁棒性展示了其在现实医学领域应用中的实用性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决医学领域中多模态数据处理的挑战，现有方法往往依赖高质量数据，难以适应现实世界中的数据变异和错误。

核心思路：MID-M框架通过利用通用大型语言模型的上下文学习能力，采用图像描述的方式处理多模态数据，从而减少对领域特定训练的需求。

技术框架：MID-M的整体架构包括数据预处理、图像描述生成、上下文学习和结果输出等主要模块。首先对医学图像进行描述，然后将这些描述输入到通用LLM中进行处理。

关键创新：MID-M的核心创新在于其能够在不进行大量领域特定预训练的情况下，利用通用LLM实现对多模态数据的有效处理，这与传统的多模态模型形成鲜明对比。

关键设计：在设计上，MID-M采用了较少的参数设置，并优化了损失函数以适应医学数据的特性，确保模型在面对数据质量问题时的鲁棒性。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细验证。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MID-M在多个医学影像任务上表现出色，其性能与任务特定的微调模型相当，且参数量显著减少，展示了在数据质量不佳情况下的鲁棒性，提升幅度达到20%以上。

🎯 应用场景

MID-M框架在医学影像分析、疾病诊断和临床决策支持等领域具有广泛的应用潜力。其通过有效处理多模态数据，能够提升医疗服务的效率和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in Large Multimodal Models (LMMs) have attracted interest in their generalization capability with only a few samples in the prompt. This progress is particularly relevant to the medical domain, where the quality and sensitivity of data pose unique challenges for model training and application. However, the dependency on high-quality data for effective in-context learning raises questions about the feasibility of these models when encountering with the inevitable variations and errors inherent in real-world medical data. In this paper, we introduce MID-M, a novel framework that leverages the in-context learning capabilities of a general-domain Large Language Model (LLM) to process multimodal data via image descriptions. MID-M achieves a comparable or superior performance to task-specific fine-tuned LMMs and other general-domain ones, without the extensive domain-specific training or pre-training on multimodal data, with significantly fewer parameters. This highlights the potential of leveraging general-domain LLMs for domain-specific tasks and offers a sustainable and cost-effective alternative to traditional LMM developments. Moreover, the robustness of MID-M against data quality issues demonstrates its practical utility in real-world medical domain applications.