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。
関連論文リスト
- Vision-Language Models for Medical Report Generation and Visual Question
Answering: A Review [0.0]
医療ビジョン言語モデル(VLM)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせて医療データを分析する。
本稿では,医療報告生成と視覚的質問応答のためのモデル開発における最近の進歩についてレビューする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T20:29:51Z) - MedLM: Exploring Language Models for Medical Question Answering Systems [2.84801080855027]
大きな言語モデル(LLM)とその高度な生成能力は、様々なNLPタスクにおいて有望であることを示している。
本研究の目的は,医療用Q&Aにおける一般用および医療用蒸留機の性能を比較することである。
この知見は、医学領域における特定の用途における異なるLMの適合性に関する貴重な知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-21T03:37:47Z) - A Comprehensive Review of Generative AI in Healthcare [0.0]
生成AIモデル、特にトランスフォーマーと拡散モデルは、多様な形式のデータを分析する上で重要な役割を担っている。
これらのモデルは、医用画像、タンパク質構造予測、臨床ドキュメント、診断補助、放射線学解釈、臨床診断支援、医用コーディング、請求など、様々な種類のデータを分析する上で重要な役割を果たしてきた。
本稿では、トランスフォーマーと拡散モデルに焦点をあて、医療における生成AI応用の概要を概観することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-01T21:13:14Z) - Navigating Healthcare Insights: A Birds Eye View of Explainability with
Knowledge Graphs [0.0]
知識グラフ(KGs)は、医療AI、特に薬物発見や薬学研究において注目を集めている。
この概要は、医療におけるKGの影響とその説明可能なAIモデルの開発における役割に関する最近の文献を要約する。
我々は、医療における知識注入学習を通じて、KGをより解釈しやすくすることの重要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T16:57:03Z) - Improving Medical Dialogue Generation with Abstract Meaning
Representations [26.97253577302195]
医療対話生成は、患者への医療専門知識の普及を促進することで遠隔医療において重要な役割を担っている。
既存の研究は、テキストのセマンティクスを表現する能力に制限があるテキスト表現を取り入れることに焦点を当てている。
本稿では、抽象的意味表現(AMR)を用いて、言語構成員や医療機関の役割を記述したグラフィカルな表現を構築する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T13:31:49Z) - XrayGPT: Chest Radiographs Summarization using Medical Vision-Language
Models [60.437091462613544]
我々は,会話型医療ビジョン言語モデルであるXrayGPTを紹介する。
胸部X線写真に関するオープンエンドの質問を分析し、答えることができる。
自由テキストラジオグラフィーレポートから217kの対話的かつ高品質な要約を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-13T17:59:59Z) - Artificial General Intelligence for Medical Imaging [62.116506368045606]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T18:04:13Z) - ChatCAD: Interactive Computer-Aided Diagnosis on Medical Image using
Large Language Models [53.73049253535025]
大規模言語モデル(LLM)は、最近臨床応用においてその可能性を実証している。
本稿では,LLMを医療画像CADネットワークに統合する手法を提案する。
LLMの医用領域知識と論理的推論の強みを、既存の医用画像CADモデルの視覚理解能力と融合させることが目的である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-14T18:54:06Z) - Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations
of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。
我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。
本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-11T18:07:11Z) - VBridge: Connecting the Dots Between Features, Explanations, and Data
for Healthcare Models [85.4333256782337]
VBridgeは、臨床医の意思決定ワークフローに機械学習の説明をシームレスに組み込むビジュアル分析ツールである。
我々は,臨床医がMLの特徴に慣れていないこと,文脈情報の欠如,コホートレベルの証拠の必要性など,3つの重要な課題を特定した。
症例スタディと専門医4名のインタビューを通じて, VBridgeの有効性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-04T17:34:13Z) - Deep Co-Attention Network for Multi-View Subspace Learning [73.3450258002607]
マルチビューサブスペース学習のための深層コアテンションネットワークを提案する。
共通情報と相補情報の両方を敵意で抽出することを目的としている。
特に、新しいクロス再構成損失を使用し、ラベル情報を利用して潜在表現の構築を誘導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T18:46:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。