論文の概要: The Impact of ChatGPT and LLMs on Medical Imaging Stakeholders:
Perspectives and Use Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06767v2
- Date: Thu, 6 Jul 2023 14:54:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-07 17:11:24.285217
- Title: The Impact of ChatGPT and LLMs on Medical Imaging Stakeholders:
Perspectives and Use Cases
- Title（参考訳）: ChatGPT と LLM の医療イメージ保有者への影響 : 展望とユースケース
- Authors: Jiancheng Yang, Hongwei Bran Li, Donglai Wei
- Abstract要約: 本研究では,医療画像におけるOpenAI ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の変換可能性について検討する。
本稿では,LLMと医療画像ステークホルダーのより広範なエコシステムとの複雑な相互作用を示すための分析フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.488544611843073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates the transformative potential of Large Language Models
(LLMs), such as OpenAI ChatGPT, in medical imaging. With the aid of public
data, these models, which possess remarkable language understanding and
generation capabilities, are augmenting the interpretive skills of
radiologists, enhancing patient-physician communication, and streamlining
clinical workflows. The paper introduces an analytic framework for presenting
the complex interactions between LLMs and the broader ecosystem of medical
imaging stakeholders, including businesses, insurance entities, governments,
research institutions, and hospitals (nicknamed BIGR-H). Through detailed
analyses, illustrative use cases, and discussions on the broader implications
and future directions, this perspective seeks to raise discussion in strategic
planning and decision-making in the era of AI-enabled healthcare.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,医療画像におけるOpenAI ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)の変換可能性について検討する。
公衆データの助けを借りて、これらのモデルは優れた言語理解と生成能力を持ち、放射線科医の解釈スキルを増強し、患者と物理学者のコミュニケーションを強化し、臨床ワークフローを合理化する。
本稿では,企業,保険法人,政府,研究機関,病院(通称BIGR-H)など医療画像利害関係者の複雑な相互作用を示すための分析枠組みについて紹介する。
この視点は、詳細な分析、説明的ユースケース、より広範な意味と今後の方向性に関する議論を通じて、AI対応ヘルスケアの時代における戦略的計画と意思決定に関する議論を提起することを目指している。
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