論文の概要: Medical Multimodal Foundation Models in Clinical Diagnosis and Treatment: Applications, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02621v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 17:50:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:47.514246
• Title: Medical Multimodal Foundation Models in Clinical Diagnosis and Treatment: Applications, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 臨床診断・治療における医用マルチモーダルファンデーションモデル:応用,課題,今後の方向性
• Authors: Kai Sun, Siyan Xue, Fuchun Sun, Haoran Sun, Yu Luo, Ling Wang, Siyuan Wang, Na Guo, Lei Liu, Tian Zhao, Xinzhou Wang, Lei Yang, Shuo Jin, Jun Yan, Jiahong Dong,
• Abstract要約: 近年の深層学習の進歩は臨床診断と治療の分野に革命をもたらした。 医療マルチモーダル・ファンデーション・モデル (MMFM) は幅広い臨床業務に適応している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.23790363311414
• License:
• Abstract: Recent advancements in deep learning have significantly revolutionized the field of clinical diagnosis and treatment, offering novel approaches to improve diagnostic precision and treatment efficacy across diverse clinical domains, thus driving the pursuit of precision medicine. The growing availability of multi-organ and multimodal datasets has accelerated the development of large-scale Medical Multimodal Foundation Models (MMFMs). These models, known for their strong generalization capabilities and rich representational power, are increasingly being adapted to address a wide range of clinical tasks, from early diagnosis to personalized treatment strategies. This review offers a comprehensive analysis of recent developments in MMFMs, focusing on three key aspects: datasets, model architectures, and clinical applications. We also explore the challenges and opportunities in optimizing multimodal representations and discuss how these advancements are shaping the future of healthcare by enabling improved patient outcomes and more efficient clinical workflows.
• Abstract（参考訳）: 近年の深層学習の進歩は、臨床診断と治療の分野を大きく革新させ、様々な臨床領域における診断精度と治療効果を改善する新しいアプローチを提供し、精度医学の追求を促している。 大規模医療マルチモーダルファンデーションモデル (MMFM) の開発を加速させるため, マルチオーガナイズドデータセットとマルチモーダルデータセットの利用可能化が進んでいる。 これらのモデルは、強力な一般化能力と豊かな表現力で知られており、早期診断からパーソナライズされた治療戦略に至るまで、幅広い臨床課題に適応している。 本稿では,MMFMの最近の展開を包括的に分析し,データセット,モデルアーキテクチャ,臨床応用の3つの重要な側面に注目した。 また、マルチモーダル表現を最適化する上での課題や機会についても検討し、これらの進歩が患者の成果を改善し、より効率的な臨床ワークフローを実現することで、医療の未来をどう形成しているかについて議論する。

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