MedCLM: Learning to Localize and Reason via a CoT-Curriculum in Medical Vision-Language Models

📄 arXiv: 2510.04477v1 📥 PDF

作者: Soo Yong Kim, Suin Cho, Vincent-Daniel Yun, Gyeongyeon Hwang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-10-06

💡 一句话要点

MedCLM：通过CoT课程学习医学视觉语言模型中的定位和推理

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

关键词: 医学视觉问答 思维链 课程学习 医学影像 视觉语言模型

📋 核心要点

  1. 医学影像诊断推理面临AI结合的挑战，现有方法缺乏有效的推理能力。
  2. MedCLM通过CoT课程学习，将检测数据集转化为VQA数据，提升模型推理能力。
  3. 实验表明，MedCLM在医学VQA基准测试中达到SOTA，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

将临床诊断推理与AI相结合仍然是医学影像领域的核心挑战。我们提出了MedCLM，一个自动化的流程，通过将病灶框与器官分割和结构化原理相关联，将检测数据集转换为大规模的医学视觉问答（VQA）数据，并带有思维链（CoT）推理。这些上下文信号使医学视觉语言模型能够生成带有逐步推理的问答对。为了有效地利用这些数据，我们提出了一种集成的CoT课程策略，该策略由一个带有显式病灶框的简单阶段（用于视觉定位）、一个鼓励隐式定位的中等阶段和一个用于弱监督推理的困难阶段组成。实验结果表明，MedCLM在多个医学VQA基准测试中取得了最先进的性能，为开发临床对齐的医学视觉语言模型提供了一个可扩展的框架。

🔬 方法详解

问题定义：医学视觉问答（VQA）旨在让AI系统能够理解医学图像并回答相关问题。现有的医学VQA方法通常缺乏有效的推理能力，难以模拟临床医生的诊断过程。此外，构建大规模、高质量的医学VQA数据集也面临挑战，尤其是包含详细推理步骤的数据。

核心思路：MedCLM的核心思路是利用现有的医学图像检测数据集，通过自动化的流程生成带有思维链（CoT）推理的VQA数据。通过将病灶框与器官分割和结构化原理相关联，模型可以学习逐步推理，从而更好地理解医学图像并回答问题。同时，采用CoT课程学习策略，逐步提升模型的推理能力。

技术框架：MedCLM包含以下主要模块：1) 数据生成模块：将检测数据集转换为VQA数据，包括问题生成、答案生成和推理步骤生成。2) CoT课程学习模块：包含简单、中等和困难三个阶段，分别对应显式定位、隐式定位和弱监督推理。3) 医学视觉语言模型：用于学习VQA数据并进行推理。

关键创新：MedCLM的关键创新在于：1) 自动化VQA数据生成流程，可以高效地构建大规模的医学VQA数据集。2) 集成的CoT课程学习策略，可以逐步提升模型的推理能力。3) 将病灶框与器官分割和结构化原理相关联，为模型提供更丰富的上下文信息。

关键设计：在数据生成模块中，利用预训练的器官分割模型和医学知识库来生成推理步骤。在CoT课程学习模块中，简单阶段使用显式的病灶框作为视觉提示，中等阶段移除病灶框，鼓励模型进行隐式定位，困难阶段则只提供图像和问题，进行弱监督推理。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

MedCLM在多个医学VQA基准测试中取得了最先进的性能，证明了其有效性。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知），但摘要中明确指出其达到了SOTA水平，表明其在医学VQA任务上具有显著优势。

🎯 应用场景

MedCLM可应用于辅助医学诊断、医学教育和远程医疗等领域。它可以帮助医生更准确地诊断疾病，为医学生提供更有效的学习工具，并为偏远地区的患者提供高质量的医疗服务。该研究为开发更智能、更可靠的医学AI系统奠定了基础，有望在未来改变医疗保健行业。

📄 摘要（原文）

Bridging clinical diagnostic reasoning with AI remains a central challenge in medical imaging. We introduce MedCLM, an automated pipeline that converts detection datasets into large-scale medical visual question answering (VQA) data with Chain-of-Thought (CoT) reasoning by linking lesion boxes to organ segmentation and structured rationales. These contextual signals enable medical vision-language models to generate question-answer pairs with step-by-step reasoning. To utilize this data effectively, we propose an Integrated CoT-Curriculum Strategy composed of an Easy stage with explicit lesion boxes for visual grounding, a Medium stage that encourages implicit localization, and a Hard stage for weakly supervised reasoning. Experimental results demonstrate that MedCLM attains state-of-the-art performance on several medical VQA benchmarks, providing a scalable framework for developing clinically aligned medical vision-language models.