Fugu-MT 論文翻訳(概要): Artificial General Intelligence for Medical Imaging

論文の概要: Artificial General Intelligence for Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05480v2
Date: Mon, 3 Jul 2023 01:52:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-04 12:44:20.064877
Title: Artificial General Intelligence for Medical Imaging
Title（参考訳）: 医用画像のための人工知能
Authors: Xiang Li, Lu Zhang, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Lin Zhao, Yixuan Yuan, Jun Liu, Gang Li, Dajiang Zhu, Pingkun Yan, Quanzheng Li, Wei Liu, Tianming Liu, and Dinggang Shen
Abstract要約: 本稿では、医療における人工知能(AGI)モデルの可能性について検討する。我々は,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した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.116506368045606
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: 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.
Abstract（参考訳）: 本稿では、基礎的大規模言語モデル(llm)、大規模視覚モデル、大規模マルチモーダルモデルを中心に、医療における人工知能(agi)モデルの潜在的な応用について検討する。我々は,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した。さらに、ヘルスケアAGIモデルの開発と展開をガイドする重要なロードマップを策定する。レビューを通じて,医療分野における大規模agiモデルの展開に伴う潜在的な課題と落とし穴について,重要な視点を提示する。この総合的なレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。

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