A Medical Data-Effective Learning Benchmark for Highly Efficient Pre-training of Foundation Models
作者: Wenxuan Yang, Weimin Tan, Yuqi Sun, Bo Yan
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-01-31 (更新: 2024-08-16)
💡 一句话要点
提出数据有效学习基准以优化医学领域基础模型预训练
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 数据有效学习 基础模型 医学数据 预训练 性能评估 计算资源优化 医疗解决方案
📋 核心要点
- 现有基础模型预训练依赖于大量数据，导致计算资源消耗高且效率低下。
- 论文提出数据有效学习，强调数据质量，通过高信息价值的数据进行基础模型预训练。
- 实验结果显示，基线方法MedDEL在仅使用5%数据的情况下，性能与原始大数据集相当，显著提升了效率。
📝 摘要（中文）
基础模型在大规模数据集上预训练后实现了前所未有的泛化能力。然而，是否真的需要如此庞大的数据进行预训练，消耗大量计算资源？本文引入数据有效学习，旨在以最有效的方式使用数据进行基础模型的预训练，强调数据质量而非数量。为填补医学领域数据有效学习研究的空白，本文提出了一个全面的基准，包括来自31个医疗中心的数百万数据样本的数据集（DataDEL）、比较基线方法（MedDEL）和新的评估指标（NormDEL）。实验结果表明，基线MedDEL在仅使用5%数据的情况下，性能可与原始大数据集相媲美。建立这样的开放数据有效学习基准对于医学基础模型研究社区至关重要，有助于高效利用数据，促进协作突破，推动成本效益高、可扩展且影响深远的医疗解决方案的发展。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是医学领域基础模型预训练中对大量数据依赖的问题，现有方法在数据使用效率和计算资源消耗上存在明显不足。
核心思路：论文的核心思路是通过数据有效学习，聚焦于数据的质量而非数量，以最大化数据的使用价值，从而减少计算资源的消耗。
技术框架：整体架构包括数据集构建（DataDEL）、基线方法（MedDEL）和评估指标（NormDEL）。数据集包含来自31个医疗中心的数百万样本，基线方法用于性能对比，评估指标用于客观测量数据有效学习的效果。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一个专门针对医学领域的数据有效学习基准，填补了该领域的研究空白，并提供了标准化的评估方法。
关键设计：在实验中，使用了特定的参数设置和损失函数，以确保在仅使用5%数据的情况下，基线方法MedDEL能够达到与原始大数据集相当的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，基线方法MedDEL在仅使用5%数据的情况下，性能与原始大数据集相当，展示了数据有效学习的巨大潜力和效率提升。这一发现为医学领域的基础模型研究提供了新的方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗影像分析、电子健康记录处理和个性化医疗等。通过优化数据使用，能够降低医疗模型的开发成本，提高模型的训练效率，进而推动医疗技术的进步和普及。
📄 摘要（原文）
Foundation models, pre-trained on massive datasets, have achieved unprecedented generalizability. However, is it truly necessary to involve such vast amounts of data in pre-training, consuming extensive computational resources? This paper introduces data-effective learning, aiming to use data in the most impactful way to pre-train foundation models. This involves strategies that focus on data quality rather than quantity, ensuring the data used for training has high informational value. Data-effective learning plays a profound role in accelerating foundation model training, reducing computational costs, and saving data storage, which is very important as the volume of medical data in recent years has grown beyond many people's expectations. However, due to the lack of standards and comprehensive benchmarks, research on medical data-effective learning is poorly studied. To address this gap, our paper introduces a comprehensive benchmark specifically for evaluating data-effective learning in the medical field. This benchmark includes a dataset with millions of data samples from 31 medical centers (DataDEL), a baseline method for comparison (MedDEL), and a new evaluation metric (NormDEL) to objectively measure data-effective learning performance. Our extensive experimental results show the baseline MedDEL can achieve performance comparable to the original large dataset with only 5% of the data. Establishing such an open data-effective learning benchmark is crucial for the medical foundation model research community because it facilitates efficient data use, promotes collaborative breakthroughs, and fosters the development of cost-effective, scalable, and impactful healthcare solutions.