論文の概要: A Comprehensive Review of Generative AI in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00795v1
• Date: Sun, 1 Oct 2023 21:13:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 01:47:34.535765
• Title: A Comprehensive Review of Generative AI in Healthcare
• Title（参考訳）: 医療におけるジェネレーティブAIの概観
• Authors: Yasin Shokrollahi, Sahar Yarmohammadtoosky, Matthew M. Nikahd, Pengfei Dong, Xianqi Li, Linxia Gu
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advancement of Artificial Intelligence (AI) has catalyzed revolutionary changes across various sectors, notably in healthcare. Among the significant developments in this field are the applications of generative AI models, specifically transformers and diffusion models. These models have played a crucial role in analyzing diverse forms of data, including medical imaging (encompassing image reconstruction, image-to-image translation, image generation, and image classification), protein structure prediction, clinical documentation, diagnostic assistance, radiology interpretation, clinical decision support, medical coding, and billing, as well as drug design and molecular representation. Such applications have enhanced clinical diagnosis, data reconstruction, and drug synthesis. This review paper aims to offer a thorough overview of the generative AI applications in healthcare, focusing on transformers and diffusion models. Additionally, we propose potential directions for future research to tackle the existing limitations and meet the evolving demands of the healthcare sector. Intended to serve as a comprehensive guide for researchers and practitioners interested in the healthcare applications of generative AI, this review provides valuable insights into the current state of the art, challenges faced, and prospective future directions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の進歩は、様々な分野、特に医療において革命的な変化を引き起こしている。 この分野での重要な発展は、生成的AIモデル、特にトランスフォーマーと拡散モデルの適用である。 これらのモデルは、医療画像(画像再構成、画像翻訳、画像生成、画像分類)、タンパク質構造予測、臨床文書、診断支援、放射線学的解釈、臨床決定支援、医療コーディング、請求書、薬物設計、分子表現など、様々な種類のデータを分析する上で重要な役割を担ってきた。 このような応用は、臨床診断、データ再構成、薬物合成を増強した。 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。 さらに, 既存の限界に対処し, 医療分野の要求に応えるために, 今後の研究の方向性を提案する。 生成aiの医療応用に関心のある研究者や実践者のための包括的なガイドとなることを意図したこのレビューは、現在の技術の現状、直面する課題、将来の方向性に関する貴重な洞察を提供する。

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