Artificial General Intelligence for Medical Imaging

要約

本総説では、基礎的な大規模言語モデル（LLM）、大規模視覚モデル、大規模マルチモーダルモデルに焦点を当て、ヘルスケアにおける人工知能（AGI）モデルの応用の可能性を探る。AGIモデルに臨床専門知識、ドメイン知識、マルチモーダル能力を統合することの重要性を強調する。さらに、ヘルスケアAGIモデルの開発と展開の指針となる重要なロードマップを示す。レビューを通して、医療分野における大規模なAGIモデルの展開に関連する潜在的な課題と落とし穴について、批判的な視点を提供する。この包括的なレビューの目的は、医療画像、ヘルスケア、そしてそれ以外におけるAGIの将来の意味合いについての洞察を提供することである。

要約(オリジナル)

In this review, we explore the potential applications of Artificial General Intelligence (AGI) models in healthcare, focusing on foundational Large Language Models (LLMs), Large Vision Models, and Large Multimodal Models. We emphasize the importance of integrating clinical expertise, domain knowledge, and multimodal capabilities into AGI models. In addition, we lay out key roadmaps that guide the development and deployment of healthcare AGI models. Throughout the review, we provide critical perspectives on the potential challenges and pitfalls associated with deploying large-scale AGI models in the medical field. This comprehensive review aims to offer insights into the future implications of AGI in medical imaging, healthcare and beyond.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL