Medical Multimodal Foundation Models in Clinical Diagnosis and Treatment: Applications, Challenges, and Future Directions

要約

近年のディープラーニングの進歩は、臨床診断・治療の分野に大きな変革をもたらし、多様な臨床領域において診断精度と治療効果を向上させる新たなアプローチを提供し、精密医療の追求を後押ししている。多臓器・多モダルのデータセットがますます利用可能になったことで、大規模なMedical Multimodal Foundation Models（MMFM）の開発が加速している。強力な汎化能力と豊かな表現力で知られるこれらのモデルは、早期診断から個別化治療戦略まで、幅広い臨床課題に対応するためにますます適応されつつある。本総説では、データセット、モデルアーキテクチャ、臨床応用という3つの重要な側面に焦点を当て、MMFMの最近の開発について包括的な分析を行う。また、マルチモーダル表現の最適化における課題と機会を探り、これらの進歩が、患者の転帰の改善とより効率的な臨床ワークフローを可能にすることで、ヘルスケアの未来をどのように形作るのかについて議論する。

要約(オリジナル)

Recent advancements in deep learning have significantly revolutionized the field of clinical diagnosis and treatment, offering novel approaches to improve diagnostic precision and treatment efficacy across diverse clinical domains, thus driving the pursuit of precision medicine. The growing availability of multi-organ and multimodal datasets has accelerated the development of large-scale Medical Multimodal Foundation Models (MMFMs). These models, known for their strong generalization capabilities and rich representational power, are increasingly being adapted to address a wide range of clinical tasks, from early diagnosis to personalized treatment strategies. This review offers a comprehensive analysis of recent developments in MMFMs, focusing on three key aspects: datasets, model architectures, and clinical applications. We also explore the challenges and opportunities in optimizing multimodal representations and discuss how these advancements are shaping the future of healthcare by enabling improved patient outcomes and more efficient clinical workflows.

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