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Combler le fossé en IA ophtalmique : ensemble de données MM-Retinal-Reason et modèle OphthaReason pour un raisonnement multimodal dynamique

Created by
  • Haebom

Auteur

Ruiqi Wu, Yuang Yao, Tengfei Ma, Chenran Zhang, Na Su, Tao Zhou, Geng Chen, Wen Fan, Yi Zhou

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Cet article propose MM-Retinal-Reason, le premier ensemble de données ophtalmologiques multimodales capable d'effectuer différents types d'inférence (basiques et complexes) dans le domaine ophtalmologique, ainsi qu'un modèle d'inférence multimodale, OphthaReason, basé sur celui-ci. OphthaReason présente un processus d'inférence étape par étape et s'adapte avec souplesse aux tâches d'inférence basiques et complexes grâce à la technique de raisonnement dynamique sensible aux incertitudes (UADT). Les résultats expérimentaux montrent qu'OphthaReason améliore les performances d'au moins 15 % par rapport aux modèles existants (MLLM généraliste, MLLM médical, MLLM médical basé sur l'apprentissage par renforcement et MLLM ophtalmologique).

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Nous présentons un nouvel ensemble de données multimodales et un modèle capable d’effectuer des processus d’inférence complexes requis pour le diagnostic ophtalmique.
Nous avons démontré qu’une technique de raisonnement dynamique prenant en compte l’incertitude (UADT) peut traiter efficacement diverses tâches d’inférence.
Il peut contribuer au développement de systèmes d’aide au diagnostic ophtalmique en réalisant des améliorations de performances significatives par rapport aux modèles existants.
Limitations:
Il existe un manque d’informations spécifiques sur la taille et la diversité de l’ensemble de données MM-Retinal-Reason.
Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité de la technique UADT et son extensibilité à d’autres domaines médicaux.
Il existe un manque de validation des performances dans les environnements cliniques réels.
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