使用開源LLM的視覺語言系統於醫療口譯機器人手勢
arXiv - Human-Computer InteractionThanh-Tung Ngo, Emma Murphy, Robert J. Ross
本研究提出一套隱私保護的視覺語言框架，利用本地開源LLM偵測醫療對話中的同意與指示語句，並生成對應機器人手勢，達成高準確率與人類相似度。
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本研究提出一套基於本地開源LLM的隱私保護視覺語言框架，用於醫療口譯機器人，能準確偵測同意與指示等關鍵語句並生成對應手勢。
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此框架的重點在於解決醫療環境中跨語言溝通的隱私問題，並提供一個可行的本地化解決方案，避免了依賴雲端服務的風險。對於醫療機器人開發者和醫療資訊系統設計師而言，這代表著在保障患者隱私的前提下，提升溝通效率的可能性，值得優先了解其技術細節。
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研究團隊創建了一個新的臨床對話資料集，包含語音行為標註與手勢片段，並在實驗中取得高準確度與加權F1分數。
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高品質的資料集是訓練有效視覺語言模型的前提。這個資料集的建立不僅為後續研究提供了寶貴資源，也證明了模型在多語言環境下的穩健性。了解資料集的構建方式和模型性能指標，有助於讀者評估其在自身應用場景中的可行性。
核心研究發現
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系統利用本地部署的開源LLM，透過少量示例提示即時偵測醫療對話中的同意與指示語句，準確率達90%。
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新建的臨床對話資料集將語音行為標註並配對手勢片段，為視覺語言模型提供高質量訓練資料。
- 3
識別模組在實驗中取得0.93加權精確度與0.91加權F1分數，顯示模型在多語言環境下的穩健性。
- 4
系統在用戶研究中，生成的機器人手勢在人類相似度評分上優於傳統語音-手勢基線，且適切度相近。
- 5
相較於雲端模型，該本地化架構大幅提升計算效率，降低延遲，符合醫療隱私需求。
對教育工作者的啟發
對於醫療機器人或語音交互系統設計者而言，本研究示範了如何在不依賴雲端服務的情況下，利用本地開源LLM與視覺模型即時偵測對話意圖並產生符合臨床語境的手勢。實務上可先收集目標語言的醫療對話並標註同意、指示等語句，再搭配手勢影片建立雙語資料集，接著採用少量示例提示訓練LLM，最後將模型部署於邊緣裝置以確保隱私與低延遲。評估時應同時量化準確率、加權精確度、F1分數與使用者對手勢自然度與適切度的主觀評分，以確保系統既準確又易於臨床使用。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Vision-Language System using Open-Source LLMs for Gestures in Medical Interpreter Robots
- 作者：
- Thanh-Tung Ngo, Emma Murphy, Robert J. Ross
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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