Avanzando la Imaginología Médica con Datos Limitados

Entrenar modelos que entiendan tanto imágenes como texto puede ser súper útil, sobre todo en el sector salud, donde a menudo hay menos datos disponibles. Este trabajo se centra en cómo mejorar modelos que dependen de entradas visuales y de lenguaje para funcionar mejor con menos ejemplos, como los que se encuentran comúnmente en entornos médicos. Analizamos varios métodos que podrían ayudar a los modelos a rendir mejor cuando tienen menos datos de los que aprender.

#Desafíos en Imágenes médicas

En la imagenología médica, conseguir suficientes datos para el entrenamiento es complicado. Normalmente, cada escaneo médico viene con un informe que explica los hallazgos, pero recopilar suficientes imágenes y textos emparejados para el entrenamiento puede ser un desafío debido a preocupaciones de privacidad, costos y disponibilidad limitada de escaneos. Mientras que algunos modelos se entrenan con millones de Pares de imagen-texto de fuentes generales, esto no es posible en campos especializados como la medicina. Por eso, necesitamos estrategias para aprovechar al máximo los datos limitados que tenemos.

#Enfoques para Mejorar el Rendimiento

Para enfrentar el problema de la falta de datos, proponemos varios métodos que pueden ayudar a entrenar modelos de manera más efectiva:

1. Adaptar Modelos Existentes: Podemos tomar modelos que ya han sido entrenados con datos generales y ajustarlos para imágenes médicas e informes a través de un entrenamiento autoguiado. De esta forma, no necesitamos depender solo de datos etiquetados.

2. Usar Funciones de Pérdida: Incorporar diferentes funciones de pérdida durante el entrenamiento puede ayudar. Por ejemplo, podemos considerar funciones de pérdida locales y globales. Las funciones locales se centran en partes específicas de la imagen y el texto, mientras que las globales observan toda la imagen y el texto a la vez.

3. Supervisión Adicional: Añadir más supervisión durante el entrenamiento de nuestros modelos también puede ser beneficioso. Podemos hacerlo utilizando técnicas de autoguiado o creando más pares positivos de imagen-texto a través de métodos como la augmentación o buscando textos similares.

#Evaluación de los Métodos

Para evaluar qué tan bien funcionan nuestros métodos, usaremos la recuperación de texto a imagen como un punto de referencia. Esto significa que veremos qué tan bien el modelo puede emparejar imágenes con sus descripciones de texto relacionadas. Probaremos nuestros métodos con diferentes tamaños de conjuntos de datos de entrenamiento hechos de pares de radiografías de tórax y sus informes radiológicos correspondientes.

#Importancia del Pre-Entrenamiento

Antes de entrenar el modelo en la tarea específica, adaptaremos nuestros codificadores de imagen y texto usando grandes conjuntos de datos que no están emparejados. Esto ayuda a preparar los codificadores para nuestras tareas en el dominio médico.

#Adaptación del Codificador de Imágenes

Para las imágenes, crearemos múltiples variaciones de cada imagen a través de técnicas de augmentación. Luego, entrenaremos al modelo para reconocer que estas variaciones representan la misma imagen original usando un enfoque contrastivo.

#Adaptación del Codificador de Texto

Para el texto, comenzaremos con un modelo de lenguaje que ha sido entrenado en una gran cantidad de texto médico. Después, afinaremos este modelo usando informes médicos para capturar mejor las especificidades del lenguaje utilizado en informes radiológicos.

#Combinando Funciones de Pérdida

Durante el entrenamiento, probaremos varias configuraciones de funciones de pérdida. Por ejemplo, compararemos el rendimiento de modelos que usan solo funciones de pérdida globales con aquellos que utilizan funciones de pérdida locales o una combinación de ambas. Midiendo qué tan bien los modelos recuperan la imagen correcta para un texto dado, podemos evaluar la efectividad de cada estrategia.

#Métodos Adicionales para Supervisión

Además de cambiar las funciones de pérdida, también agregaremos formas adicionales de supervisión para mejorar aún más el proceso de entrenamiento.

1. auto-supervisión: Esto implicará dejar que el modelo aprenda de datos no emparejados usando técnicas como modelado de lenguaje enmascarado para texto y augmentaciones de imágenes.

2. Crear Nuevos Pares: Al tomar pares de imagen-texto existentes y aumentar tanto la imagen como el texto, podemos crear nuevos ejemplos para entrenamiento.

3. Buscar Textos Similares: Podemos buscar otros textos en nuestro conjunto de datos que sean similares a un texto existente basado en las representaciones internas del modelo. Esto nos da más ejemplos de entrenamiento positivos.

#Descripción del Conjunto de Datos

Para nuestros experimentos, estamos utilizando el conjunto de datos MIMIC-CXR-JPG, que contiene una variedad de imágenes de radiografías de tórax emparejadas con informes radiológicos. Nos aseguraremos de que los informes que seleccionemos contengan secciones específicas que son necesarias para nuestro análisis.

#Configurando los Experimentos

En nuestros experimentos, utilizaremos un modelo ResNet50 para el codificador de imágenes y un modelo tipo BERT para el codificador de texto. Aplicaremos parámetros de entrenamiento específicos y monitorearemos el rendimiento de nuestros modelos en diferentes etapas.

#Resultados y Observaciones

A través de nuestros experimentos, mediremos qué tan bien nuestros métodos mejoran las capacidades de recuperación de nuestros modelos. Nos enfocaremos en cómo cada enfoque afecta la capacidad del modelo para emparejar imágenes con sus descripciones de texto correspondientes.

#Evaluación de Tareas Posteriores

Una vez que tengamos nuestros modelos de mejor rendimiento para recuperación, los probaremos en tareas de clasificación relacionadas con condiciones de radiografía de tórax. Veremos qué tan bien nuestros modelos pueden identificar condiciones médicas comunes basándose en los informes y las imágenes.

#Recomendaciones Finales

Según nuestros hallazgos, resumiremos un conjunto de recomendaciones para investigadores que quieran entrenar modelos en imágenes médicas con datos limitados:

1. Adaptación de Dominio: Usar modelos preentrenados como puntos de partida ayuda mucho a mejorar el rendimiento.

2. Combinar Tipos de Pérdida: Usar tanto funciones de pérdida globales como locales puede ofrecer beneficios adicionales.

3. Usar Supervisión Adicional: Varias maneras de agregar ejemplos positivos adicionales durante el entrenamiento ayudan a mejorar el rendimiento.

#Conclusión

En general, este trabajo proporcionará ideas y estrategias para un mejor entrenamiento de modelos que combinan visión y lenguaje, especialmente en campos como la medicina donde los datos pueden ser escasos. Al adaptar técnicas existentes e innovar nuevos métodos, esperamos avanzar en la eficiencia y efectividad de estos modelos.

Con nuestro código y modelos disponibles públicamente, buscamos apoyar investigaciones futuras en esta área importante.