論文の概要: Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05480v4
• Date: Thu, 21 Nov 2024 22:08:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:01:29.981414
• Title: Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析のための汎用人工知能
• Authors: Xiang Li, Lin Zhao, Lu Zhang, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Hanqi Jiang, Chao Cao, Shaochen Xu, Yiwei Li, Haixing Dai, Yixuan Yuan, Jun Liu, Gang Li, Dajiang Zhu, Pingkun Yan, Quanzheng Li, Wei Liu, Tianming Liu, Dinggang Shen,
• Abstract要約: 大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。 これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。 このレビューは、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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.3940918983821
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• Abstract: Large-scale Artificial General Intelligence (AGI) models, including Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT/GPT-4, have achieved unprecedented success in a variety of general domain tasks. Yet, when applied directly to specialized domains like medical imaging, which require in-depth expertise, these models face notable challenges arising from the medical field's inherent complexities and unique characteristics. In this review, we delve into the potential applications of AGI models in medical imaging and healthcare, with a primary focus on LLMs, Large Vision Models, and Large Multimodal Models. We provide a thorough overview of the key features and enabling techniques of LLMs and AGI, and further examine the roadmaps guiding the evolution and implementation of AGI models in the medical sector, summarizing their present applications, potentialities, and associated challenges. In addition, we highlight potential future research directions, offering a holistic view on upcoming ventures. This comprehensive review aims to offer insights into the future implications of AGI in medical imaging, healthcare, and beyond.
• Abstract（参考訳）: ChatGPT/GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)を含む大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。 しかし、詳細な専門知識を必要とする医療画像のような専門分野に直接適用すると、これらのモデルは、医療分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面します。 本稿では,医療画像・医療におけるAGIモデルの可能性について検討し,LLM,Large Vision Models,Large Multimodal Modelsを中心に検討する。 本稿では, LLM と AGI の重要な特徴を概観するとともに, 医療分野における AGI モデルの進化と実装を導くロードマップを整理し, 現状の応用, 可能性, 関連する課題について概説する。 さらに、将来的な研究の方向性を強調し、今後のベンチャーの全体像を提供する。 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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