要約
世界中の医療システムは、効率、アクセシビリティ、パーソナライゼーションという点で継続的な課題に直面しています。
マルチモーダル大規模言語モデルやワールド モデルなどの最新の AI テクノロジーを活用した Embedded AI (EmAI) は、変革のフロンティアを表し、強化された自律性と物理世界と対話する機能を提供して、これらの課題に対処します。
学際的で急速に進化する研究領域である「ヘルスケアにおけるEmAI」は、アルゴリズム、ロボット工学、生物医学などの多様な分野に及びます。
この複雑さは、進歩を追跡し、課題に対処し、分野を超えたコラボレーションを促進するために、タイムリーなレビューと分析の重要性を強調しています。
この論文では、ヘルスケアのための EmAI の「脳」の包括的な概要を提供します。そこでは、知覚、作動、計画、記憶のための基本的な AI アルゴリズムを紹介し、臨床介入、日常ケア、コンパニオンシップにわたるヘルスケア アプリケーションの紹介に焦点を当てます。
、インフラストラクチャのサポート、生物医学研究。
その期待にもかかわらず、医療向け EmAI の開発は、安全性への懸念、シミュレーション プラットフォームと現実世界のアプリケーションとの間のギャップ、標準化されたベンチマークの欠如、学際的な領域にわたる不均一な進歩などの重大な課題によって妨げられています。
私たちは技術的な障壁について議論し、倫理的考慮事項を検討し、医療における EmAI の将来について前向きな視点を提供します。
さらなる開発を導くために、EmAI システムのインテリジェント レベルの階層フレームワークも導入されています。
この研究は、体系的な洞察を提供することにより、イノベーションと実用的な応用を刺激し、インテリジェントで患者中心のヘルスケアの新時代への道を開くことを目的としています。
要約(オリジナル)
Healthcare systems worldwide face persistent challenges in efficiency, accessibility, and personalization. Powered by modern AI technologies such as multimodal large language models and world models, Embodied AI (EmAI) represents a transformative frontier, offering enhanced autonomy and the ability to interact with the physical world to address these challenges. As an interdisciplinary and rapidly evolving research domain, ‘EmAI in healthcare’ spans diverse fields such as algorithms, robotics, and biomedicine. This complexity underscores the importance of timely reviews and analyses to track advancements, address challenges, and foster cross-disciplinary collaboration. In this paper, we provide a comprehensive overview of the ‘brain’ of EmAI for healthcare, wherein we introduce foundational AI algorithms for perception, actuation, planning, and memory, and focus on presenting the healthcare applications spanning clinical interventions, daily care & companionship, infrastructure support, and biomedical research. Despite its promise, the development of EmAI for healthcare is hindered by critical challenges such as safety concerns, gaps between simulation platforms and real-world applications, the absence of standardized benchmarks, and uneven progress across interdisciplinary domains. We discuss the technical barriers and explore ethical considerations, offering a forward-looking perspective on the future of EmAI in healthcare. A hierarchical framework of intelligent levels for EmAI systems is also introduced to guide further development. By providing systematic insights, this work aims to inspire innovation and practical applications, paving the way for a new era of intelligent, patient-centered healthcare.
arxiv情報
| 著者 | Yihao Liu,Xu Cao,Tingting Chen,Yankai Jiang,Junjie You,Minghua Wu,Xiaosong Wang,Mengling Feng,Yaochu Jin,Jintai Chen |
| 発行日 | 2025-01-13 16:35:52+00:00 |
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