On the Challenges and Perspectives of Foundation Models for Medical Image Analysis

要約

この記事では、医療画像を分析するための大規模な事前トレーニング済みモデル、つまり基礎モデルの機会、アプリケーション、および将来の方向性について説明します。
医療基盤モデルは、正確で堅牢なモデルの開発を加速し、必要な大量のラベル付きデータを削減し、患者データのプライバシーと機密性を維持するのに役立つため、幅広い下流タスクを解決する上で計り知れない可能性を秘めています。
具体的には、一般的な視覚モデルからモダリティ固有のモデル、臓器/タスク固有のモデルに至るまで、医療基盤モデルの「スペクトル」を図示し、その課題、機会、応用に焦点を当てます。
また、基礎モデルを下流の医療業務でどのように活用して、医用画像分析の精度と効率を向上させ、より正確な診断と治療の決定につながるかについても説明します。

要約(オリジナル)

This article discusses the opportunities, applications and future directions of large-scale pre-trained models, i.e., foundation models, for analyzing medical images. Medical foundation models have immense potential in solving a wide range of downstream tasks, as they can help to accelerate the development of accurate and robust models, reduce the large amounts of required labeled data, preserve the privacy and confidentiality of patient data. Specifically, we illustrate the ‘spectrum’ of medical foundation models, ranging from general vision models, modality-specific models, to organ/task-specific models, highlighting their challenges, opportunities and applications. We also discuss how foundation models can be leveraged in downstream medical tasks to enhance the accuracy and efficiency of medical image analysis, leading to more precise diagnosis and treatment decisions.

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