論文の概要: A Large Medical Model based on Visual Physiological Monitoring for Public Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07558v1
• Date: Sun, 21 Apr 2024 04:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 08:00:19.014814
• Title: A Large Medical Model based on Visual Physiological Monitoring for Public Health
• Title（参考訳）: 公衆衛生のための視覚的生理的モニタリングに基づく大規模医療モデル
• Authors: Bin Huang, Changchen Zhao, Zimeng Liu, Shenda Hong, Baochang Zhang, Wenjin Wang, Hui Liu,
• Abstract要約: 視覚型生理モニタリング(VBPM)技術を活用した公衆衛生大規模医療モデル(PHLMM)の展望と展望を概説する。 PHLMMは、国連の「持続可能な開発目標2030」を推進し、公衆衛生のための「持続的で普遍的な」枠組みと見なすことができる。 本稿では、公衆衛生問題に対するPHLMMの重要適用可能性と、医療用AI(AI4メディシン)分野におけるその重要な役割について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.398153756579685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread outbreak of the COVID-19 pandemic has sounded a warning about the globalization challenges in public health. In this context, the establishment of large-scale public health datasets, of medical models, and of decision-making systems with a human-centric approach holds strategic significance. Recently, groundbreaking advancements have emerged in AI methods for physiological signal monitoring and disease diagnosis based on camera sensors. These approaches, requiring no specialized medical equipment, offer convenient manners of collecting large-scale medical data in response to public health events. Not only do these methods facilitate the acquisition of unbiased datasets, but also enable the development of fair large medical models (LMMs). Therefore, we outline a prospective framework and heuristic vision for a public health large medical model (PHLMM) utilizing visual-based physiological monitoring (VBPM) technology. The PHLMM can be considered as a "convenient and universal" framework for public health, advancing the United Nations' "Sustainable Development Goals 2030", particularly in its promotion of Universal Health Coverage (UHC) in low- and middle-income countries. Furthermore, this paper provides an outlook on the crucial application prospects of PHLMM in response to public health challenges and its significant role in the field of AI for medicine (AI4medicine). In summary, PHLMM serves as a solution for constructing a large-scale medical database and LMM, eliminating the issue of dataset bias and unfairness in AI models. The outcomes will contribute to the establishment of an LMM framework for public health, acting as a crucial bridge for advancing AI4medicine.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスの感染拡大を受け、公衆衛生のグローバル化が懸念されている。 この文脈では、大規模公衆衛生データセットの構築、医療モデルの確立、人間中心のアプローチによる意思決定システムの構築が戦略的に重要である。 近年, カメラセンサを用いた生理的信号モニタリングと疾患診断のためのAI手法において, 画期的な進歩がみられた。 専門的な医療機器を必要としないこれらのアプローチは、公衆衛生イベントに対応するため、大規模な医療データを収集する便利な方法を提供する。 これらの手法は、偏見のないデータセットの取得を促進するだけでなく、公正な大規模医療モデル(LMM)の開発を可能にする。 そこで我々は,視覚型生理モニタリング(VBPM)技術を活用した公衆衛生大規模医療モデル(PHLMM)の展望と展望を概説した。 PHLMMは、国連の「持続可能な開発目標2030」、特に低所得国と中所得国におけるUHC(Universal Health Coverage)の推進を推進し、公衆衛生のための「持続的で普遍的な」枠組みと見なすことができる。 さらに、公衆衛生上の課題とAI4メディシン(AI4medicine)分野におけるその重要な役割に応えて、PHLMMの重要な応用可能性について展望する。 要約すると、PHLMMは大規模医療データベースとLMMを構築するためのソリューションとして機能し、AIモデルにおけるデータセットバイアスと不公平さの問題を排除している。 結果は、公衆衛生のためのLMMフレームワークの確立に寄与し、AI4メディシンを推進するための重要な橋として機能する。

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