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。

関連論文リスト

• Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
  大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。 本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z)
• A Comprehensive Review of Multimodal Large Language Models: Performance and Challenges Across Different Tasks [74.52259252807191]
  MLLM(Multimodal Large Language Models)は、単一のモダリティシステムの能力を超えた現実世界のアプリケーションの複雑さに対処する。 本稿では,自然言語,視覚,音声などのマルチモーダルタスクにおけるMLLMの応用を体系的に整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T15:14:53Z)
• A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions [31.04135502285516]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの言語の生成と理解に優れた能力があることから、大きな注目を集めている。 LLMは医療分野において革新的で強力なアドジャンクとして出現し、伝統的なプラクティスを変革し、医療サービス強化の新しい時代を告げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T03:15:13Z)
• A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers [48.314619377988436]
  LLM(Large Language Models)の急速な開発は、自然言語処理における顕著な多言語機能を示している。 LLMのブレークスルーにもかかわらず、多言語シナリオの研究は依然として不十分である。 本調査は,多言語問題に対する研究コミュニティの取り組みを支援することを目的としており,LLMに基づく多言語自然言語処理における中核概念,鍵技術,最新の発展の包括的理解を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T17:47:39Z)
• Evaluating large language models in medical applications: a survey [1.5923327069574245]
  大規模言語モデル(LLM)は、多くのドメインにまたがる変換可能性を持つ強力なツールとして登場した。 医学的文脈におけるLCMのパフォーマンスを評価することは、医療情報の複雑で批判的な性質から、ユニークな課題を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T05:08:33Z)
• A Survey on Large Language Models for Critical Societal Domains: Finance, Healthcare, and Law [65.87885628115946]
  大規模言語モデル(LLM)は、金融、医療、法律の展望に革命をもたらしている。 我々は、医療における診断・治療方法論の強化、財務分析の革新、法的解釈・コンプライアンス戦略の精査におけるLCMの役割を強調した。 これらの分野におけるLLMアプリケーションの倫理を批判的に検討し、既存の倫理的懸念と透明で公平で堅牢なAIシステムの必要性を指摘した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T22:43:02Z)
• AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
  我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。 この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。 高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
• Large language models in healthcare and medical domain: A review [4.456243157307507]
  大規模言語モデル(LLM)は、自由テキストクエリに対する熟練した応答を提供する。 このレビューでは、多様な医療応用の効率性と効果を増幅するLLMの可能性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T20:54:51Z)
• A Survey of Large Language Models in Medicine: Progress, Application, and Challenge [85.09998659355038]
  大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を理解し、生成する能力のために大きな注目を集めている。 本総説は,医学におけるLSMの開発と展開について概説することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-09T02:55:58Z)
• Large Language Models Illuminate a Progressive Pathway to Artificial Healthcare Assistant: A Review [16.008511195589925]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間のレベルの言語理解と推論を模倣する有望な能力を示している。 本稿では,医学におけるLSMの応用と意義について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T13:51:36Z)
• LLMs-Healthcare : Current Applications and Challenges of Large Language Models in various Medical Specialties [0.7673339435080445]
  本稿では,医療分野におけるLarge Language Models(LLMs)の最近の進歩を概観する。 LLMは、医師、医療提供者、患者を含む医療支援において重要な役割を担っている。 LLMががん治療、皮膚科、歯科医療、神経変性疾患、精神保健にどのように応用されているか、私たちは光を当てました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T01:01:30Z)

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。