論文の概要: Rapid Review of Generative AI in Smart Medical Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06627v1
- Date: Sat, 8 Jun 2024 03:34:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 20:54:41.199753
- Title: Rapid Review of Generative AI in Smart Medical Applications
- Title(参考訳): スマートメディカルアプリケーションにおける生成AIの迅速レビュー
- Authors: Yuan Sun, Jorge Ortiz,
- Abstract要約: 生成モデルは、重要なAI技術であり、医療画像生成、データ分析、診断に革命をもたらした。
本稿では、インテリジェント医療機器への応用について検討する。
生成モデルは、医療画像生成、データ分析、診断において非常に有望である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.068678059223457
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the continuous advancement of technology, artificial intelligence has significantly impacted various fields, particularly healthcare. Generative models, a key AI technology, have revolutionized medical image generation, data analysis, and diagnosis. This article explores their application in intelligent medical devices. Generative models enhance diagnostic speed and accuracy, improving medical service quality and efficiency while reducing equipment costs. These models show great promise in medical image generation, data analysis, and diagnosis. Additionally, integrating generative models with IoT technology facilitates real-time data analysis and predictions, offering smarter healthcare services and aiding in telemedicine. Challenges include computational demands, ethical concerns, and scenario-specific limitations.
- Abstract(参考訳): テクノロジーの継続的な進歩により、人工知能は様々な分野、特に医療に大きな影響を与えた。
生成モデルは、重要なAI技術であり、医療画像生成、データ分析、診断に革命をもたらした。
本稿では、インテリジェント医療機器への応用について検討する。
生成モデルは診断のスピードと精度を高め、医療サービスの品質と効率を改善し、設備コストを削減します。
これらのモデルは、医用画像生成、データ分析、診断において非常に有望である。
さらに、生成モデルをIoTテクノロジに統合することで、リアルタイムのデータ分析と予測が容易になり、よりスマートなヘルスケアサービスを提供し、遠隔医療を支援する。
課題には、計算要求、倫理的懸念、シナリオ固有の制限が含まれる。
関連論文リスト
- AI-Driven Healthcare: A Survey on Ensuring Fairness and Mitigating Bias [2.398440840890111]
AIアプリケーションは、診断精度、治療のパーソナライゼーション、患者の結果予測を大幅に改善した。
これらの進歩は、実質的な倫理的・公正性の課題ももたらした。
これらのバイアスは、医療提供の格差をもたらし、異なる人口集団の診断精度と治療結果に影響を与える可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-29T02:39:17Z) - Practical Applications of Advanced Cloud Services and Generative AI Systems in Medical Image Analysis [17.4235794108467]
本稿では、医用画像における生成AIの変換可能性について考察し、合成ACM-2データを生成する能力を強調した。
データセットのサイズと多様性の制限に対処することにより、これらのモデルはより正確な診断と患者の結果の改善に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T09:55:49Z) - Generative AI-Driven Human Digital Twin in IoT-Healthcare: A Comprehensive Survey [53.691704671844406]
IoT(Internet of Things)は、特にヘルスケアにおいて、人間の生活の質を大幅に向上させる。
ヒトデジタルツイン(HDT)は、個体の複製を包括的に特徴付ける革新的なパラダイムとして提案されている。
HDTは、多用途で生き生きとした人間のデジタルテストベッドとして機能することで、医療監視の応用を超えて、IoTヘルスの強化を図っている。
最近、生成人工知能(GAI)は、高度なAIアルゴリズムを利用して、多種多様なデータを自動的に生成、操作、修正できるため、有望なソリューションである可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-22T03:17:41Z) - 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) - A Revolution of Personalized Healthcare: Enabling Human Digital Twin
with Mobile AIGC [54.74071593520785]
モバイルAIGCは、ヒューマンデジタルツイン(HDT)と呼ばれる新興アプリケーションのキーとなる技術である
モバイルAIGCによって強化されたHDTは、まれな疾患データを生成し、高忠実なデジタルツインをモデル化し、多目的テストベッドを構築し、24/7のカスタマイズ医療サービスを提供することで、パーソナライズされたヘルスケアに革命をもたらすことが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T15:59:03Z) - HEAR4Health: A blueprint for making computer audition a staple of modern
healthcare [89.8799665638295]
近年、従来の医療システムを変革する試みとして、デジタル医療の研究が急速に増加している。
コンピュータによるオーディションは、少なくとも商業的関心の面では遅れている。
実生活における聴覚信号の分析に必要な基礎技術に対応する聴覚、計算とデータ効率の進歩、個々の差異を考慮し、医療データの長手性を扱う聴覚。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-25T09:25:08Z) - AutoPrognosis 2.0: Democratizing Diagnostic and Prognostic Modeling in
Healthcare with Automated Machine Learning [72.2614468437919]
本稿では,診断・予後モデルを開発するための機械学習フレームワークAutoPrognosis 2.0を提案する。
我々は,英国バイオバンクを用いた糖尿病の予後リスクスコアを構築するための図解的アプリケーションを提供する。
我々のリスクスコアはWebベースの意思決定支援ツールとして実装されており、世界中の患者や臨床医がアクセスできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-21T16:31:46Z) - AI Approaches in Processing and Using Data in Personalized Medicine [0.0]
高度な人工知能技術は、そのようなビッグデータを分析し、それらを消費し、パーソナライズされた医療決定をサポートするための新しい知識を導き出す機会を提供する。
高度な機械学習、フェデレートドラーニング、トランスファーラーニング、説明可能な人工知能といった新しいアプローチは、将来的に健康データや医療データをより高品質に活用するための新たな道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T11:11:39Z) - Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision [80.62711706785834]
医用画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略であるREMEDISを提案する。
様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-19T17:34:18Z) - Medical Imaging and Machine Learning [16.240472115235253]
2018年に国立衛生研究所は、医療画像における人工知能の未来における重要な焦点領域を特定した。
データ可用性、新しいコンピューティングアーキテクチャと説明可能なAIアルゴリズムの必要性は、いまだに関係している。
本稿では,高次元臨床画像データに特有の課題について考察するとともに,技術的・倫理的考察を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-02T18:53:39Z) - Photonics for artificial intelligence and neuromorphic computing [52.77024349608834]
フォトニック集積回路は超高速な人工ニューラルネットワークを可能にした。
フォトニックニューロモルフィックシステムはナノ秒以下のレイテンシを提供する。
これらのシステムは、機械学習と人工知能の需要の増加に対応する可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-30T21:41:44Z)
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。