視覚言語モデル（VLM）の訓練にはいくつかの課題があります。まず、データの質と量が重要です。医療画像は通常、プライバシーや倫理的な理由からアクセスが制限されており、十分な量の高品質なデータを収集することが難しいです。また、医療画像は多様性があり、異なる機器や撮影条件によって変化するため、モデルが一般化するのが難しいという問題もあります。さらに、VLMは視覚情報とテキスト情報を統合する必要があるため、両者の相互作用を効果的に学習するための適切なアーキテクチャや訓練手法の設計が求められます。加えて、医療分野特有の専門用語や知識を正確に理解し、適切に応用するためのファインチューニングが必要ですが、これには専門家の知識が不可欠です。最後に、VLMの解釈可能性を高めることも重要であり、医療従事者がモデルの判断を信頼できるようにするための透明性の確保が求められます。