論文の概要: Large AI Models in Health Informatics: Applications, Challenges, and the Future

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11568v2
• Date: Sun, 24 Sep 2023 06:09:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 03:32:14.788351
• Title: Large AI Models in Health Informatics: Applications, Challenges, and the Future
• Title（参考訳）: 健康情報学における大規模aiモデル:応用,課題,未来
• Authors: Jianing Qiu, Lin Li, Jiankai Sun, Jiachuan Peng, Peilun Shi, Ruiyang Zhang, Yinzhao Dong, Kyle Lam, Frank P.-W. Lo, Bo Xiao, Wu Yuan, Ningli Wang, Dong Xu, Benny Lo
• Abstract要約: 大規模なAIモデル、あるいは基礎モデル(ファウンデーションモデル)は、パラメータワイドとデータワイドの両方で大規模に出現するモデルである。 ChatGPTは、大きなAIモデルが持つ影響に対する人々の想像力を押し付けました。 健康情報学において、大規模AIモデルの出現は方法論の設計に新たなパラダイムをもたらした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.66920436409032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large AI models, or foundation models, are models recently emerging with massive scales both parameter-wise and data-wise, the magnitudes of which can reach beyond billions. Once pretrained, large AI models demonstrate impressive performance in various downstream tasks. A prime example is ChatGPT, whose capability has compelled people's imagination about the far-reaching influence that large AI models can have and their potential to transform different domains of our lives. In health informatics, the advent of large AI models has brought new paradigms for the design of methodologies. The scale of multi-modal data in the biomedical and health domain has been ever-expanding especially since the community embraced the era of deep learning, which provides the ground to develop, validate, and advance large AI models for breakthroughs in health-related areas. This article presents a comprehensive review of large AI models, from background to their applications. We identify seven key sectors in which large AI models are applicable and might have substantial influence, including 1) bioinformatics; 2) medical diagnosis; 3) medical imaging; 4) medical informatics; 5) medical education; 6) public health; and 7) medical robotics. We examine their challenges, followed by a critical discussion about potential future directions and pitfalls of large AI models in transforming the field of health informatics.
• Abstract（参考訳）: 大規模なAIモデル、あるいは基礎モデル(ファウンデーションモデル)は、パラメータとデータの両方の大規模なモデルが最近登場し、その規模は数十億を超えている。 トレーニング済みの大規模なAIモデルは、さまざまな下流タスクで素晴らしいパフォーマンスを示す。 主な例としてChatGPTがあり、大きなAIモデルが持つ影響と、私たちの生活のさまざまな領域を変える可能性について、人々の想像力を押し付けました。 健康情報学において、大規模AIモデルの出現は方法論の設計に新たなパラダイムをもたらした。 バイオメディカルおよびヘルス分野におけるマルチモーダルデータのスケールは、特に、コミュニティがディープラーニングの時代を受け入れて以来、健康関連分野におけるブレークスルーのための大規模なAIモデルの開発、検証、進歩の場を提供してきた。 この記事では、バックグラウンドからアプリケーションまで、大規模なAIモデルの包括的なレビューを紹介する。 大規模aiモデルが適用可能な7つの重要なセクタを識別し,その影響範囲を明らかにした。 1)生物情報学 2) 医療診断 3) 医用画像 4) 医療情報学 5) 医学教育 6) 公衆衛生,及び 7) 医療ロボティクス。 健康情報学の分野を変革する上で、大きなAIモデルの潜在的な方向性と落とし穴について批判的な議論を行う。

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