MedConcept: 医療VLMにおける解釈可能性のための教師なしコンセプト発見
arXiv cs.CV / 2026/4/15
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要点
- MedConceptは、医療用Vision-Languageモデルの潜在表現から教師なしで「潜在医療コンセプト」を発見し、概念レベルでの解釈可能性を高める枠組みを提案している。
- 発見したコンセプトは、共有された事前学習表現に基づくニューロン単位のスパース活性として特定され、疑似レポート形式のテキスト要約に変換されることで医師が内部の推論を点検できるようにする。
- 既存の勾配・注意可視化がタスク特化で再利用性が乏しい点に対し、ダウンストリーム横断で再利用可能な概念ベース説明を目指している。
- 定量評価の不足を補うために、独立した事前学習済み医療LLMを固定の外部評価者として用いる「セマンティック検証プロトコル」を導入し、放射線レポートとの整合をAligned/Unaligned/Uncertainの3指標でスコア化する。
- コード、プロンプト、データは受理後に公開予定とされ、医療VLM解釈のベンチマークとして活用されることが期待される。
