Évaluer la question-réponse visuelle Zero-Shot dans l'analyse ECG

L'électrocardiographie (ECG) est un test qui vérifie l'activité électrique du cœur. Les pros de la santé utilisent ce test surtout pour repérer des problèmes comme les battements de cœur irréguliers et les maladies liées au cœur. L'une des raisons principales pour lesquelles l'ECG est important, c'est qu'il est facile à réaliser et pas cher. Ça en fait un outil clé lors des bilans de santé et des premières évaluations des problèmes cardiaques.

Interpréter les images des ECG nécessite un mélange de connaissances médicales et d'habileté à reconnaître des détails dans les images. Bien qu'un ECG standard à 12 dérivations enregistre des données sous forme d'ondes, ces données sont généralement présentées sous forme d'images en deux dimensions pour une évaluation plus facile. Dans le passé, les tentatives d'automatiser le diagnostic à partir de ces ECG suivaient des règles fixes. Mais avec la montée de l'apprentissage machine, de nouveaux Modèles utilisant des réseaux de neurones sont apparus. Ces modèles sont entraînés sur de grands ensembles de données ECG, en se concentrant sur la classification des conditions cardiaques en fonction d'étiquettes connues.

#Le rôle des modèles de langage

Récemment, des avancées en traitement du langage naturel ont mené au développement de grands modèles de langage (LLMs). Ces modèles sont capables de générer des réponses en langage naturel à un large éventail d'entrées. Une amélioration clé des LLMs est leur capacité à gérer des tâches sans avoir besoin de données spécifiques ou de modèles adaptés à chaque tâche. C'est particulièrement vrai pour les tâches en zéro-shot, où les modèles fonctionnent sans formation préalable spécifiquement pour cette tâche. Les capacités avancées de ces modèles ont élargi leur utilisation au-delà des simples tâches linguistiques.

Malgré plusieurs études tentant d'intégrer les ECG avec des LLMs en utilisant le langage naturel ou des encodeurs personnalisés, personne n'a encore réussi à valider l'entrée directe d'images ECG dans un modèle qui fonctionne avec du texte et des images.

#Réponse à des questions visuelles (VQA)

La réponse à des questions visuelles (VQA) consiste à répondre à des questions basées sur des images et du texte accompagnant. Cela signifie que le modèle doit interpréter l'image et réfléchir de manière critique à la réponse. Le VQA peut couvrir un large éventail de tâches en permettant diverses questions sur les images, ce qui le rend plus polyvalent que les simples tâches de classification.

Dans des contextes cliniques, les pros de la santé peuvent poser des questions différentes basées sur les mêmes images médicales, selon la situation. Si le VQA pouvait gérer ces variations, cela éliminerait le besoin de créer des modèles séparés pour chaque question. Ce serait une super avancée dans le domaine médical.

#La promesse de l'apprentissage zéro-shot

L'apprentissage zéro-shot a suscité de l'intérêt car il peut performer presque aussi bien que des modèles spécifiquement entraînés pour une tâche en utilisant des données de pré-formation larges. Le VQA zéro-shot est devenu un domaine de recherche en pleine croissance, soutenu par des avancées dans les grands modèles de langage et leur capacité à traiter à la fois des images et du texte. Bien que ce type de VQA montre un bon potentiel pour diverses applications médicales, son utilisation pratique est encore en développement.

Un défi avec les LLMs est qu'ils peuvent parfois produire de fausses informations ou inventer des détails qui ne sont pas factuels, un problème connu sous le nom d'hallucination. C'est une préoccupation majeure dans le domaine médical, où des informations fiables sont cruciales. Beaucoup de recherches se concentrent sur la recherche de moyens pour gérer ce problème efficacement.

#Évaluation de la performance des modèles avec les ECGS

Une grande partie de la lecture précise d'un ECG à 12 dérivations implique de comprendre comment fonctionne le cœur, repérer des Anomalies, et raisonner correctement sur la base de connaissances médicales. Pour déterminer si des hallucinations se produisent avec de telles tâches spécialisées, il est important d'évaluer attentivement le fonctionnement de ces modèles.

Dans cette étude, les chercheurs ont testé une approche VQA zéro-shot en utilisant les derniers modèles sur des images d'ECG à 12 dérivations. Leur but était d'évaluer comment ces modèles pourraient être utilisés à l'avenir et d'identifier des défis dans leur mise en œuvre.

#Évaluation des ensembles de données et des modèles

Pour cette étude, un ensemble de 928 images d'ECG à 12 dérivations, disponible publiquement, a été utilisé. Les images étaient classées comme normales, montrant un battement de cœur anormal, indiquant une crise cardiaque, ou montrant une crise cardiaque antérieure. Les images ont été utilisées directement sans aucune modification de leur qualité ou format.

Les chercheurs ont testé trois modèles différents capables de traiter des images pour validation : un Vision-and-Language Transformer (ViLT), Gemini Pro Vision, et ChatGPT Plus.

ViLT se démarque car il utilise une structure de transformateur, offrant de meilleures performances que les anciennes méthodes qui utilisent des systèmes convolutionnels pour le traitement d'images. Le modèle utilisé dans cette étude était une version peaufinée basée sur un ensemble de données largement utilisé.

Gemini Pro Vision fait partie de la famille des LLMs de Google et a été utilisé pour sa capacité à analyser à la fois le texte et les images via une API. ChatGPT Plus est un autre service de chat qui peut recevoir des prompts et des images, donnant des résultats qui ont été utilisés pour l'évaluation.

#Résultats de performance

Les chercheurs ont mesuré la performance des modèles sur diverses questions liées aux images ECG. Ils ont regardé combien de réponses étaient correctes et calculé des scores de performance. Les trois modèles ont eu une moyenne d'environ 30 % de réponses correctes. L'analyse a montré que les modèles avaient tendance à décider qu'il n'y avait pas d'anomalies plus souvent qu'autre chose. Cependant, ce biais était moins prononcé avec ChatGPT Plus.

Bien que l'exactitude était similaire entre les modèles, ChatGPT Plus avait un score F1 plus élevé par rapport aux deux autres modèles. Ce score aide à montrer comment le modèle équilibre la précision et le rappel, ce qui est important dans les évaluations médicales.

#Analyse détaillée des sorties de ChatGPT Plus

Pour mieux comprendre la performance de ChatGPT Plus, les chercheurs ont analysé les sorties de près. Ils ont regardé les images réelles et les réponses du modèle. Bien que certaines réponses étaient précises, d'autres ne l'étaient pas, illustrant qu'il y avait des incohérences dans la façon dont le modèle décrivait les images.

Après une évaluation détaillée, les chercheurs ont remarqué que les erreurs dans les descriptions étaient souvent dues à des anomalies manquées dans les images. Tout en identifiant des battements de cœur normaux, le modèle les a parfois étiquetés à tort comme anormaux. Cela pourrait mener à de la confusion dans les évaluations médicales réelles.

#Importance des prompts et des évaluations

Lors de la création de prompts pour les modèles, les chercheurs ont utilisé un langage engageant pour guider le processus d'évaluation. Si la sortie n'incluait pas clairement la réponse, les prompts et les images étaient réévalués et de nouvelles réponses étaient générées. Cela a aidé à s'assurer que seuls les résultats avec des réponses claires étaient utilisés pour la validation.

#Résumé des résultats

Les résultats ont montré que les images d'ECG à 12 dérivations étaient traitées comme des tâches pour VQA zéro-shot, utilisant différents modèles pour l'évaluation. Tous les modèles avaient tendance à classifier les ECG comme normaux, ce qui n'est pas très pratique. Cependant, ChatGPT Plus a légèrement mieux performé dans l'ensemble, y compris son score F1.

Une évaluation minutieuse a révélé que le modèle avait plus de mal à énoncer avec précision les détails des images plutôt que les faits médicaux de base ou le raisonnement logique derrière ses choix. Cela met en avant la nécessité de gérer les hallucinations pour les modèles futurs.

#Limitations et directions futures

Une grande limitation de cette étude était l'utilisation d'un seul type d'ensemble de données avec un nombre limité d'images. Étant donné que les ECG à 12 dérivations peuvent varier selon la machine utilisée, davantage de vérifications sur différents types d'images ECG sont nécessaires. De plus, l'ensemble de données utilisé ici ne représentait pas entièrement la gamme des conditions cardiaques, ce qui pourrait influencer les résultats.

En conclusion, cette recherche a fourni des aperçus sur la façon dont les modèles multimodaux se comportent lors de l'interprétation d'images d'ECG à 12 dérivations. Bien que le niveau actuel d'exactitude dans le VQA zéro-shot ne soit pas encore prêt pour une utilisation pratique, l'étude souligne la nécessité de meilleures méthodes d'évaluation pour les développements futurs. Comprendre et gérer les hallucinations produites par ces modèles est essentiel pour leur application réussie dans le domaine médical.