Valutare le allucinazioni nei modelli di linguaggio della visione medica

I Modelli di Linguaggio Visivi Grandi (LVLMs) sono programmi che uniscono testo e immagini per svolgere compiti in vari settori, come la sanità. Hanno mostrato risultati solidi con immagini e testo naturali, suscitando interesse per migliorarli tramite studi e aggiustamenti. Però, non c'è abbastanza ricerca su quanto siano affidabili questi modelli, specialmente quando sono addestrati con dataset medici più piccoli. Questo studio introduce un dataset di riferimento chiamato Medical Visual Hallucination Test (MedVH) per valutare come questi modelli gestiscono le Allucinazioni, che sono output errati o fuorvianti che sembrano corretti.

#Contesto

Anche se ci sono stati molti progressi nell'uso di grandi modelli di linguaggio (LLMs) in vari settori, nel campo medico c'è stato un aumento dell'uso di LVLMs che elaborano sia testo che immagini. Questi modelli possono interpretare cose come le immagini delle radiografie toraciche e fornire informazioni che potrebbero aiutare pazienti e dottori a prendere decisioni migliori. Tuttavia, c'è una crescente preoccupazione per le allucinazioni, dove questi modelli generano risposte sicure ma sbagliate. Questo può portare a conseguenze serie nei contesti sanitari, rendendo cruciale studiare la loro performance in ambito medico.

#Necessità di Valutare le Allucinazioni

I LVLMs medici sono stati perfezionati per compiti specifici, ma manca ancora una ricerca mirata sulla loro affidabilità contro le allucinazioni. Creare un test affidabile per valutare questi modelli richiederebbe una conoscenza approfondita del sapere medico e dati di input ben progettati. Il nostro lavoro mira a colmare questa lacuna introducendo MedVH, che si concentra sulla valutazione delle allucinazioni in un contesto medico.

#Panoramica del Dataset MedVH

Il dataset MedVH consiste in cinque compiti progettati per valutare le allucinazioni nei LVLMs. Questi compiti sono strutturati per valutare l'abilità dei modelli di comprendere insieme immagini e testo, oltre alla loro capacità di generare risposte scritte lunghe. Attraverso test con LVLMs generali e medici, puntiamo a rivelare quanto siano suscettibili questi modelli alle allucinazioni in confronto alla loro performance complessiva in compiti medici.

#Testing delle Capacità del Modello

Il nostro framework di valutazione include domande visive a risposta multipla (MC-VQA) come uno dei compiti principali. Questo implica mostrare a un modello un'immagine, una domanda di testo e diverse possibili risposte. L'obiettivo non è necessariamente generare risposte lunghe, ma elaborare informazioni e determinare quali risposte sono corrette. La difficoltà sta nel riconoscere informazioni fuorvianti che potrebbero portare a allucinazioni, come quando l'immagine non corrisponde alla domanda.

In aggiunta, valutiamo la capacità dei modelli di resistere all'allucinazione quando generano lunghe risposte di testo. I termini e le diagnosi mediche spesso coesistono, il che può rendere più probabile che i modelli producano informazioni errate, specialmente quando devono creare output più lunghi. Questo studio valuta i modelli attraverso compiti come la generazione di rapporti medici e la giustificazione delle loro risposte con falsa sicurezza.

#Metodologia

In questo lavoro, ci concentriamo sul compito legato alle immagini delle radiografie toraciche (CXR), che è un'area ben nota nella ricerca di imaging medico. Per creare il nostro dataset MC-VQA, utilizziamo vari dataset medici pubblici. I nostri esperimenti includono il testing di tre tipi di LVLMs: modelli generali, modelli medici e quelli specificamente ottimizzati per compiti CXR. I nostri risultati rivelano che i LVLMs medici, nonostante performino bene nei compiti standard, sono particolarmente soggetti a allucinazioni rispetto ai modelli generali. Questo solleva preoccupazioni significative sulla loro affidabilità nelle applicazioni mediche.

#Contributi dello Studio

1. Introduciamo il primo dataset di riferimento per valutare le allucinazioni nei LVLMs specificamente per contesti medici.
2. Presentiamo cinque compiti specifici per il dominio insieme a una misura che combina capacità di ragionamento e conoscenza medica.
3. I nostri esperimenti coinvolgono una gamma di LVLMs avanzati, mostrando che i modelli esistenti hanno ancora margini di miglioramento, specialmente prima di poter essere utilizzati in modo affidabile nella sanità reale.

#Valutazione delle Allucinazioni

Abbiamo costruito un framework di valutazione che esamina le allucinazioni nei LVLMs in contesti medici. Questo framework include compiti che testano la comprensione dei modelli sia delle informazioni visive che testuali e la loro capacità di generare testi lunghi accurati. Ogni compito si concentra su funzionalità specifiche fondamentali per garantire che i modelli funzionino bene in un contesto medico.

#Compiti in MedVH

Esaminiamo quanto bene i LVLMs possono affrontare le allucinazioni in due aree principali: comprendere immagini mediche e generare testo medico. Ecco i compiti su cui ci concentriamo:

#Comprensione Visiva e Testuale Medica

Controlliamo quanto bene i modelli possono comprendere sia le immagini che il testo associato. Sono impostati diversi compiti MC-VQA per valutare la loro performance nel riconoscere input irrilevanti o errati.

1. Immagine Errata: Presentiamo una domanda insieme a un'immagine irrilevante. Il modello deve identificare l'incoerenza tra l'immagine e la domanda.

2. Nessuna delle Opzioni: In questo compito, il modello deve scegliere "Nessuna delle opzioni" quando la risposta corretta non è elencata. Questo testa la loro capacità di riconoscere scelte irrilevanti.

3. Domande Clinicamente Errate: I modelli rispondono a domande che suggeriscono risultati non visibili nell'immagine accompagnante. Questo compito valuta la loro capacità di interpretare accuratamente le immagini mediche.

#Generazione di Testo Medico

Successivamente, valutiamo come i modelli si comportano quando generano output testuali lunghi. Lo facciamo in due modi:

1. Giustificazione di Falsa Sicurezza: Il modello deve spiegare se una determinata risposta è corretta o errata e suggerire un'altra risposta, se necessario. Questo verifica quanto spesso i modelli esprimano certezza quando non è giustificata.

2. Generazione di Rapporti Generali: In questo compito, i modelli creano rapporti medici basati su immagini CXR. Valutiamo l'accuratezza delle malattie menzionate nei rapporti rispetto alle malattie visibili nelle immagini.

#Risultati

I nostri risultati rivelano una differenza significativa nella performance tra LVLMs generali e medici. Anche se i secondi possono eccellere nei compiti medici standard, spesso faticano con le allucinazioni. Questa incoerenza evidenzia la necessità di ulteriori miglioramenti in questi modelli prima che possano essere utilizzati efficacemente nei contesti sanitari.

#Implicazioni per Futuri Studi

Data la nostra scoperta, è chiaro che è necessaria ulteriore ricerca per sviluppare LVLMs che possano integrare affidabilmente la conoscenza medica mantenendo forti capacità di ragionamento. C'è potenziale per migliorare le performance dei modelli aumentando la diversità e il volume dei dati di addestramento, oltre a esplorare varie tecniche di addestramento.

#Conclusione

In sintesi, questo studio mette in luce le sfide che i LVLMs affrontano riguardo alle allucinazioni in contesti medici. Fornendo il dataset MedVH, puntiamo a incoraggiare più ricerche in questo campo, lavorando infine per creare LVLMs più affidabili e degni di fiducia nelle applicazioni sanitarie reali.

#Limitazioni e Considerazioni Etiche

Anche se il nostro dataset è completo, ci sono alcune limitazioni, inclusi potenziali pregiudizi dai dati sottostanti. Inoltre, tutte le informazioni sanitarie personali utilizzate sono state anonimizzate per rispettare gli standard di privacy. Il nostro obiettivo è promuovere un uso responsabile e ulteriori ricerche che migliorino la qualità e l'affidabilità dei LVLMs nella sanità.