論文の概要: From Text to Multimodality: Exploring the Evolution and Impact of Large Language Models in Medical Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01812v4
• Date: Tue, 19 Nov 2024 06:14:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:55.312984
• Title: From Text to Multimodality: Exploring the Evolution and Impact of Large Language Models in Medical Practice
• Title（参考訳）: テキストからマルチモダリティへ:医療実践における大規模言語モデルの進化と影響を探る
• Authors: Qian Niu, Keyu Chen, Ming Li, Pohsun Feng, Ziqian Bi, Lawrence KQ Yan, Yichao Zhang, Caitlyn Heqi Yin, Cheng Fei, Junyu Liu, Benji Peng, Tianyang Wang, Yunze Wang, Silin Chen,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのシステムからマルチモーダルプラットフォームへと急速に進化してきた。 医療におけるMLLMの現況を考察し,臨床診断支援,医用画像,患者エンゲージメント,研究の分野にまたがる応用を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.390859712280328
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have rapidly evolved from text-based systems to multimodal platforms, significantly impacting various sectors including healthcare. This comprehensive review explores the progression of LLMs to Multimodal Large Language Models (MLLMs) and their growing influence in medical practice. We examine the current landscape of MLLMs in healthcare, analyzing their applications across clinical decision support, medical imaging, patient engagement, and research. The review highlights the unique capabilities of MLLMs in integrating diverse data types, such as text, images, and audio, to provide more comprehensive insights into patient health. We also address the challenges facing MLLM implementation, including data limitations, technical hurdles, and ethical considerations. By identifying key research gaps, this paper aims to guide future investigations in areas such as dataset development, modality alignment methods, and the establishment of ethical guidelines. As MLLMs continue to shape the future of healthcare, understanding their potential and limitations is crucial for their responsible and effective integration into medical practice.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストベースのシステムからマルチモーダルプラットフォームへと急速に進化し、医療を含む様々な分野に大きな影響を与えている。 本稿では,MLLM(Multimodal Large Language Models)の進展と,その医療実践への影響について概説する。 医療におけるMLLMの現況を考察し,臨床診断支援,医用画像,患者エンゲージメント,研究の分野にまたがる応用を分析した。 このレビューでは、MLLMがテキスト、画像、オーディオなどの多様なデータタイプを統合することで、患者の健康に関するより包括的な洞察を提供する上で、ユニークな機能を強調している。 また,データ制限や技術的ハードル,倫理的考慮など,MLLMの実装に直面する課題にも対処する。 本研究の目的は,データセット開発やモダリティアライメント手法,倫理ガイドラインの確立といった分野における今後の研究を導くことである。 MLLMは医療の未来を形作り続けており、その可能性や限界を理解することは、医療実践への責任と効果的な統合に不可欠である。

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