論文の概要: On the Challenges and Perspectives of Foundation Models for Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05705v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 19:24:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 18:51:35.887899
• Title: On the Challenges and Perspectives of Foundation Models for Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: 医用画像解析の基礎モデルの挑戦と展望
• Authors: Shaoting Zhang, Dimitris Metaxas
• Abstract要約: 医療基盤モデルは、幅広い下流タスクを解く上で大きな可能性を秘めている。 それらは、正確で堅牢なモデルの開発を加速し、大量のラベル付きデータを削減し、患者のデータのプライバシと機密性を維持するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.613533812925635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This article discusses the opportunities, applications and future directions of large-scale pre-trained models, i.e., foundation models, for analyzing medical images. Medical foundation models have immense potential in solving a wide range of downstream tasks, as they can help to accelerate the development of accurate and robust models, reduce the large amounts of required labeled data, preserve the privacy and confidentiality of patient data. Specifically, we illustrate the "spectrum" of medical foundation models, ranging from general vision models, modality-specific models, to organ/task-specific models, highlighting their challenges, opportunities and applications. We also discuss how foundation models can be leveraged in downstream medical tasks to enhance the accuracy and efficiency of medical image analysis, leading to more precise diagnosis and treatment decisions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療画像解析のための大規模事前学習モデル(基礎モデル)の機会,応用,今後の方向性について述べる。 医療基盤モデルは、正確で堅牢なモデルの開発を加速し、大量のラベル付きデータを削減し、患者データのプライバシーと機密性を維持するため、幅広い下流のタスクを解決する上で大きな可能性を秘めている。 具体的には、一般的な視覚モデル、モダリティ固有モデルからオルガン/タスク固有モデルまで、医療基礎モデルの「スペクトラム」を説明し、その課題、機会、応用を強調する。 また,下級医療タスクにおいて基礎モデルをどのように活用し,医用画像解析の精度と効率を高めるかについて議論し,より正確な診断と治療の決定に繋がる。

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