始智AI wisemodel.cn社區(qū)是源自中國(guó)的中立開放的AI開源社區(qū)。正在，歡迎加入共同成長(zhǎng)。A800/H20等算力6.25元/卡時(shí)，支持在線微調(diào)訓(xùn)練，及線部署和。

在多模態(tài)大模型持續(xù)突破的今天，AI正在以前所未有的速度滲透進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域。然而，當(dāng)我們將視野投向醫(yī)療垂類場(chǎng)景，尤其是對(duì)診斷準(zhǔn)確性和專業(yè)性要求較高的結(jié)腸鏡檢查，就會(huì)發(fā)現(xiàn)通用大模型仍面臨推理失真、知識(shí)脫節(jié)、指令遵循度低等諸多問題。

與此同時(shí)，結(jié)直腸癌依然是全球第三高發(fā)和第二致死的癌癥，而早篩是改善生存率的關(guān)鍵。結(jié)腸鏡檢查作為目前最敏感的早期篩查手段之一，承擔(dān)著至關(guān)重要的角色。

ColonGPT模型解決了多模態(tài)結(jié)腸鏡領(lǐng)域發(fā)展滯后的問題。其核心亮點(diǎn)在于，它是首個(gè)聚焦結(jié)腸鏡檢查領(lǐng)域的智能AI專家，還是一款更輕量更準(zhǔn)確的輔助診斷助手，在保證診斷精度的前提下，以輕量化的技術(shù)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)作，為結(jié)腸鏡檢查的輔助診斷帶來新的突破與可能。ColonGPT大模型及相關(guān)數(shù)據(jù)集已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎體驗(yàn)。

模型和數(shù)據(jù)集地址

數(shù)據(jù)集：https://wisemodel.cn/datasets/Jingyi/ColonINST

模型地址：https://wisemodel.cn/models/Jingyi/ColonGPT

01.

ColonSurvey：構(gòu)建研究圖譜

本文從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型驅(qū)動(dòng)兩大視角出發(fā)，首次系統(tǒng)的梳理了智能結(jié)腸鏡的研究圖譜，提出挑戰(zhàn)與研究機(jī)遇，奠定了構(gòu)建“智驅(qū)結(jié)腸鏡”系統(tǒng)的基礎(chǔ)認(rèn)知框架。

就數(shù)據(jù)層面而言，本文對(duì)63個(gè)公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行全面匯總，覆蓋分類、檢測(cè)、分割、視覺語言任務(wù)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有數(shù)據(jù)存在類別種類單一、標(biāo)注粒度不夠、多模態(tài)支持薄弱等問題。

就模型層面而言，本文調(diào)研了137個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，梳理了其架構(gòu)演進(jìn)路徑，并揭示了當(dāng)前在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)創(chuàng)新、監(jiān)督形式探索、多任務(wù)融合等方面仍有巨大空間。

02.

ColonINST：多模態(tài)基準(zhǔn)

為了解決多模態(tài)結(jié)腸鏡領(lǐng)域發(fā)展滯后的問題，本文提出 ColonINST —— 首個(gè)面向結(jié)腸鏡場(chǎng)景的多模態(tài)指令微調(diào)基準(zhǔn)，為開發(fā)結(jié)腸鏡領(lǐng)域的視覺語言模型奠定了數(shù)據(jù)基底。

數(shù)據(jù)多樣性與層級(jí)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)整合

為增強(qiáng)社區(qū)協(xié)作性，本文從 19 個(gè)公開數(shù)據(jù)集中進(jìn)行篩選、重構(gòu)，系統(tǒng)整合出超過 30 萬張圖像，并引入根類別、父類別、子類別三級(jí)類別結(jié)構(gòu)，覆蓋從病灶到器械等62類廣泛目標(biāo)，形成層次化的標(biāo)注體系。

多模態(tài)任務(wù)與指令驅(qū)動(dòng)對(duì)話構(gòu)建

本文還引入 GPT-4V，基于類別信息與任務(wù)目標(biāo)設(shè)計(jì)提示詞，自動(dòng)生成專業(yè)且細(xì)粒度的圖像字幕，形成醫(yī)學(xué)語義豐富的描述。隨后，本文將圖像、字幕、標(biāo)簽與任務(wù)目標(biāo)融合，生成 45 萬條指令對(duì)話樣本，支持圖像分類、指稱表達(dá)生成、指稱表達(dá)理解以及字幕生成四項(xiàng)核心任務(wù)。此外，為增強(qiáng)模型泛化能力，本文為每項(xiàng)任務(wù)設(shè)計(jì)五種問題模板。

03.

ColonGPT：多模態(tài)專家模型

盡管現(xiàn)有多模態(tài)大模型在通用場(chǎng)景中表現(xiàn)優(yōu)異，但在高專業(yè)度的醫(yī)療圖像任務(wù)中表現(xiàn)遠(yuǎn)未達(dá)標(biāo)。例如，LLaVA 和 LLaVA-Med 模型均未能正確識(shí)別出結(jié)腸鏡圖像，而ChatGPT甚至無法準(zhǔn)確理解人類指令。因此提出了 ColonGPT —— 面向結(jié)腸鏡的視覺語言對(duì)話專家。

設(shè)計(jì)理念

ColonGPT 采用標(biāo)準(zhǔn)的視覺語言架構(gòu)，包含文本分詞器、視覺編碼器、多模態(tài)適配器以及自語言模型四個(gè)模塊。在多模態(tài)適配器設(shè)計(jì)上，本文引入多粒度圖元池化結(jié)構(gòu)，通過層次化特征整合與降維處理，將圖元數(shù)量減少 66%，極大提升了模型效率與訓(xùn)練速度，僅需要7小時(shí)即可完成訓(xùn)練，方便后續(xù)版本迭代和快速改進(jìn)。

多維度基準(zhǔn)測(cè)試

本文將 ColonGPT 與八種主流模型（六個(gè)通用模型和兩個(gè)醫(yī)療模型）進(jìn)行了對(duì)比評(píng)估。對(duì)于分類任務(wù)和指稱表達(dá)生成任務(wù)本文使用準(zhǔn)確率來計(jì)算正確預(yù)測(cè)的比例。對(duì)于指稱表達(dá)理解任務(wù)，本文使用 IoU 來衡量定位精度。此外本文通過驗(yàn)證圖像中可見的解剖結(jié)構(gòu)、類別名稱以及臨床描述的正確性來分析字幕生成任務(wù)。結(jié)果表明，ColonGPT 在所有可量化任務(wù)上均取得最佳表現(xiàn)，在未見樣本中也展示出優(yōu)越的泛化能力。

04.

經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)：邁向智能外科助手

擁抱數(shù)據(jù)稀缺：

擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模是提高特定領(lǐng)域表征能力的一種簡(jiǎn)單粗暴的方法，例如使用合成數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)公共數(shù)據(jù)池不足的問題，或者通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)，使多個(gè)機(jī)構(gòu)在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下協(xié)同訓(xùn)練。此外，通過多樣化人機(jī)對(duì)話形式也可以有效地訓(xùn)練適用于結(jié)腸鏡檢查應(yīng)用的人工智能專家，包括擴(kuò)展問答對(duì)、更多可執(zhí)行的任務(wù)、推理鏈條數(shù)據(jù)等。

效率至上：

未來的工作應(yīng)主要圍繞優(yōu)化模型參數(shù)效率展開。本文通過改進(jìn)多模態(tài)適配器結(jié)構(gòu)在減少冗余的同時(shí)不向模型性能妥協(xié)。此外，也可以使用輕量化語言模型作為核心架構(gòu)，特別在醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)稀缺場(chǎng)景下有意想不到的效果。

改善空間感知能力：

當(dāng)前語言模型在視覺目標(biāo)定位上仍存局限（如指稱表達(dá)理解任務(wù)中IoU常低于50%），這可以通過在指令微調(diào)之前對(duì)多模態(tài)空間進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練和預(yù)對(duì)齊來改善。此外讓視覺部分和語言部分各司其職也是一個(gè)有前景的方案，例如采用并行框架同時(shí)生成分割掩碼與語言描述。

持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)性進(jìn)化：

為確保模型的長(zhǎng)期有效性，其必須具備持續(xù)學(xué)習(xí)與自我調(diào)整的能力。例如通過反饋驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)機(jī)制實(shí)現(xiàn)模型的動(dòng)態(tài)優(yōu)化，也可以借助少樣本學(xué)習(xí)技術(shù)促進(jìn)模型在新任務(wù)上的快速適應(yīng)與跨領(lǐng)域知識(shí)遷移的能力。

視覺語言導(dǎo)航：

最近的視覺語言導(dǎo)航研究展示了將多模態(tài)數(shù)據(jù)整合到動(dòng)態(tài)決策和規(guī)劃任務(wù)中的潛力。例如OpenVLA探索了微調(diào)視覺語言行為(VLA) 模型的有效方法，LH-VLN重構(gòu)了視覺語言導(dǎo)航任務(wù)的范式——由單個(gè)任務(wù)轉(zhuǎn)向連續(xù)決策，由人工規(guī)劃轉(zhuǎn)向自主推理。這為未來開發(fā)智能外科助手提供了可能。

研究團(tuán)隊(duì)的長(zhǎng)期愿景是開發(fā)一個(gè)通用智能結(jié)腸鏡檢查助手——一個(gè)能夠理解實(shí)時(shí)影像、患者病歷、生理參數(shù)等多層次醫(yī)療數(shù)據(jù)、制定自適應(yīng)治療方案，并具備自動(dòng)執(zhí)行手術(shù)能力的人工智能系統(tǒng)。它將不再只是一個(gè)工具，而是一位積極可靠的醫(yī)療合作伙伴。研究團(tuán)隊(duì)致力于通過持續(xù)努力，為多模態(tài)醫(yī)療AI的未來奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，推動(dòng)醫(yī)療過程向智能化、普適化方向不斷演進(jìn)。

編輯丨趙雅鑫

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