多模态方向现在有什么能做的？
2024-11-19 阅读 89
更新于 2024年11月22日
在文章《MedImageInsight: AN OPEN-SOURCE EMBEDDING MODEL FOR GENERAL DOMAIN MEDICAL IMAGING》中，研究了一个针对医疗影像领域设计的开源嵌入模型——MedImageInsight，通过深度学习技术自动化地识别和提取图像特征，支持精确的诊断和疾病管理。该模型采用高效的数据嵌入策略，将复杂医疗图像转化为低维特征向量，简化数据处理并保留关键信息。作为开源项目，它促进了全球范围内的技术改进和跨学科合作，加速人工智能在医疗影像分析中的应用。。
01引言
文章详细介绍了MedImageInsight，一款开源的通用医学成像模型，旨在跨越医学成像的众多子领域，有效应对该领域面临的现有及新出现的挑战。MedImageInsight通过其独特设计的扩展能力，在不同医学成像子领域之间实现无缝衔接，证明了其广泛的适用性和出色的灵活性。模型特别关注于提高分析性能、增强处理透明度，并优化用户体验与计算效率，展现了其在医学成像分析领域推动创新和发展的潜力。通过对模型在多个数据集上的应用结果和性能表现的详细展示，本文不仅让读者直观感受到MedImageInsight在实际应用中的高效性能，而且通过与当前领域内其他研究工作的比较，凸显了其在处理效率、准确性和应用灵活性方面的显著优势。
文章综合阐述了MedImageInsight模型的背景、设计特性、主要优势及其在医学成像领域内与其他研究工作的比较，为本文后续深入分析提供了清晰的框架和方向。通过这种方式，本文不仅目标于展示一个高效、适应性强的医学成像分析工具，更旨在促进医学与技术领域的进一步研究与合作，推动人工智能技术在医学成像分析中的应用和进步，为临床诊断和疾病研究提供强有力的支持。
02MedImageInsight模型介绍
MedImageInsight模型的架构是一个创新且高效的设计，专为处理广泛的医学成像任务而构建。以下是对其架构及其各个模块的详细介绍：
一、整体架构MedImageInsight模型采用了两塔（two-tower）架构，这种架构在处理图像和文本数据时非常有效。两塔架构允许模型分别处理图像和文本数据，然后在需要时将它们结合起来进行进一步的处理或分析。
二、图像编码器架构：图像编码器部分采用了DaViT架构。DaViT是一种基于Transformer的图像编码器，它利用自注意力机制来捕捉图像中的特征。这种架构在处理图像数据时具有很高的效率和准确性。功能：图像编码器的功能是将输入的医学图像转换为高维的特征向量。这些特征向量能够捕捉到图像中的关键信息，如病变、器官结构等。三、语言编码器架构：与图像编码器相对应，语言编码器部分则采用了与DaViT相兼容的架构，但具体参数和配置可能有所不同。功能：语言编码器的功能是将与医学图像相关的文本数据（如诊断报告、标签等）转换为高维的特征向量。这些特征向量能够捕捉到文本中的关键信息，如病变描述、诊断结果等。四、UniCL目标函数功能：UniCL被用作MedImageInsight模型的预训练目标函数。它的作用是在预训练阶段指导模型学习图像和文本数据之间的关联。通过优化UniCL目标函数，模型能够学习到如何将图像和文本特征向量有效地结合起来，以支持各种医学成像任务。五、模块间的交互与结合图像-文本对齐：在预训练阶段，模型通过优化UniCL目标函数来学习图像和文本特征向量之间的对齐关系。这种对齐关系使得模型能够在后续的任务中有效地结合图像和文本信息。任务特定微调：针对特定的医学成像任务（如图像分类、报告生成等），模型可以通过微调来进一步适应这些任务的需求。在微调阶段，模型会针对特定任务的数据进行训练，并调整其参数以优化任务性能。六、模型的优势与特点通用性：MedImageInsight模型具有跨医学成像子领域的通用性。它能够处理多种类型的医学图像（如X光、CT、MRI等）和相关的文本数据。高效性：模型采用了现代编码器架构和高效的预训练策略，使得其在处理大规模医学成像数据时具有很高的效率。可扩展性：模型的架构和设计使其易于扩展和适应新的医学成像任务和数据集。综上所述，MedImageInsight模型是一个高效、通用且可扩展的医学成像模型。其独特的两塔架构和UniCL目标函数使得模型能够处理广泛的医学成像任务，并为医学研究和临床实践提供有力的支持。
MedImageInsight 基础模型架构概述
MedImageInsight模型概述示意图
03研究结果
MedImageInsight模型在医学成像领域取得了显著的研究成果，以下是对其研究成果及详细实验数据的介绍：
一、多领域医学成像任务中的卓越表现MedImageInsight模型在包括X光、CT、MRI、皮肤科影像、眼科影像等多种医学成像模式上进行了训练，并在多个任务中实现了最先进的技术（SOTA）水平或达到人类专家级别的表现。具体来说：
图像分类：在胸部X光、皮肤科影像和眼科影像数据集上，MedImageInsight模型的AUC（曲线下面积）评分超过0.9，显示出极高的分类准确性。3D医疗影像检索：在肝脏、胰腺、肺部和结肠的3D图像检索任务中，MedImageInsight模型的表现优于其他模型，体现了其在处理复杂医学成像任务方面的能力。图像-图像搜索：在骨龄估计等任务中，MedImageInsight模型的准确性与人类专家相匹敌甚至更优。这得益于其强大的图像特征提取和匹配能力。
研究结果图1
研究结果图2
二、报告生成任务中的出色表现MedImageInsight模型还可以与轻量级的文本解码器结合，生成从单张医疗图像到临床报告的文本。在MIMIC-CXR数据集上，该模型在生成临床报告时表现与GPT-4等大型模型相当，尽管在语言生成方面稍逊一筹。但值得注意的是，MedImageInsight模型更加专注于临床有效性，而不是自然语言生成，因此它在生成相关医疗信息的同时，参数量显著减少，计算成本大幅降低。
三、详细的实验数据图像分类实验数据：在ChestX-ray14数据集的三个重要条件（Edema、Consolidation、Effusion）上，MedImageInsight模型与CXR Foundation和ELIXR等模型进行了比较。结果显示，MedImageInsight模型在AUC等指标上优于其他模型。3D医疗影像检索实验数据：在四个数据集（分别涉及肝脏、胰腺、肺部和结肠）的3D图像检索任务中，MedImageInsight模型在Tumor Presence/Staging Precision@k和Average Precision等评价指标上均优于其他模型。报告生成实验数据：在MIMIC-CXR数据集上，MedImageInsight模型与GPT-4等模型进行了比较。结果显示，尽管在语言生成方面稍逊于GPT-4，但在临床CheXbert指标上优于GPT-4。此外，MedImageInsight模型在生成临床报告时的计算成本大幅降低，参数量也显著减少。
研究研究示意图3
使用 KNN 分类对提取的图像特征进行独立站点评估的 ROC 曲线，用于二进制和多类图像分类。左列：二元分类的 ROC 曲线。右列：多类分类的 ROC 曲线。
04研究意义
一、应对数据量激增的挑战：
近二十年来，医学成像数据的产生速度年增长率达6%，而相应的医学成像专业人员的增长率仅为0.7%。这种悬殊的增长差异导致了医疗行业面临的重大挑战。在此背景下，MedImageInsight模型应运而生，它通过提升诊断精度、自动化日常任务以及辅助临床决策，旨在提高医疗成像领域的工作效率和生产力。
二、促进医学成像AI技术发展：
作为一个开源的通用医学成像模型，MedImageInsight具备跨子领域扩展的能力，能够有效应对当前面临的挑战。该模型通过整合人工智能和机器学习技术至成像工作流程，加速了医学成像AI的研究与开发进程，并通过提升诊断效率和精确度来增强医疗服务质量。此外，开源模型权重的策略进一步促进了技术的普及，提高了研究的透明性和可重复性，加速了AI技术在医学成像领域的应用和推广。
三、 提高医疗服务可及性与质量：
随着MedImageInsight模型的不断发展和普及，对医疗服务质量和可及性的显著提升可期。模型通过提升诊断的准确性和效率，能够支持医生更迅速地制定正确的诊断和治疗计划，从而降低患者的等待时间及治疗费用。模型的开源特性还激励了更多的科研人员和医疗机构加入到医学成像AI的研究和应用中，共同推动医疗成像技术的进步和行业发展。
多模态技术现在确实非常火，但我觉得有些地方还停留在“概念大于实际”的阶段。虽然技术上很吸引人，尤其是大模型加持之后，但在落地应用中，仍然存在不少难点。结合我自己的看法，聊一聊目前多模态方向的几个关键点和实际问题吧。
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1. 多模态模型的融合并不简单
现在很多研究都在讲多模态融合，像图文、音频结合来训练模型，听起来很先进。但真正做过项目的都知道，数据的同步和对齐非常麻烦。不同模态的数据采集速度、格式都不一样。比如在自动驾驶场景中，摄像头、雷达、超声波传感器的数据融合，延迟问题是个大坑。如果时间戳稍有不同，信息误差就会放大。
个人观点：
多模态融合不能光靠理论模型跑得好，还要有强大的数据同步和预处理能力。在实际开发中，很多项目死在了“数据没对齐”上。特别是做实时系统的时候，模态间的延迟管理比想象中复杂得多。
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2. 落地场景要精准，别盲目堆技术
很多公司一提多模态，就想搞个大而全的系统，什么图文语音都加上。但其实，真正落地的产品往往只需要两种或三种模态，比如智能客服，图文和语音足够了，视频模态反而可能拖累性能。再比如在医疗AI中，影像+报告文本结合效果最好，其他模态可能意义不大。
个人观点：
多模态的核心在于“按需融合”，不是模态越多越好。要根据具体场景决定模态的组合，不然只是做无用功。企业做产品的时候，应该先从单一模态入手，逐步增加复杂度。
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3. 大模型≠万能，计算成本是瓶颈
现在GPT-4、Gemini之类的大模型确实很强，但训练和推理的计算成本非常高。多模态模型的参数量更大，处理图像、文本、音频等信息时，计算消耗是倍增的。很多中小公司根本没有实力跑这样的模型。
个人观点：
在实际项目中，多模态小模型或者边缘端部署可能更有价值。比如在智能家居里，做一个轻量级的图像+语音模型，准确率高，响应速度快，用户体验反而更好。大模型可以用在云端做辅助决策，而边缘端负责实时处理。
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4. 数据标注是个大坑
多模态训练需要大量标注数据，尤其是涉及到图像、视频和语音的联合标注，成本非常高。而且很多场景下，标注标准很难统一。比如图文匹配，标注人员的主观性就很强。同样的图片，有人觉得和某段文字匹配，有人觉得不匹配。
个人观点：
如何用少量标注数据实现高效训练，是个值得深挖的方向。比如通过自监督学习，利用未标注数据进行预训练，然后用少量标注数据微调。还有一些弱监督、半监督的思路，都可以考虑。
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5. 多模态安全性容易被忽视
现在很多人都在吹多模态有多智能，但很少关注它的安全性。实际上，多模态系统很容易被对抗攻击。比如，在图像中加点噪声，可能就会影响AI的判断。尤其是在自动驾驶、金融风控这些高风险领域，安全性是第一位的。
