論文の概要: Applications of Large Models in Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17132v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 13:21:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:54:31.632182
• Title: Applications of Large Models in Medicine
• Title（参考訳）: 医学における大規模モデルの応用
• Authors: YunHe Su, Zhengyang Lu, Junhui Liu, Ke Pang, Haoran Dai, Sa Liu Yuxin Jia, Lujia Ge, Jing-min Yang,
• Abstract要約: 医療大モデル(MedLMs)は、疾病予測、診断支援、パーソナライズされた治療計画、薬物発見を強化することで、医療に革命をもたらしている。 本稿では,医療における大規模モデルの現状と今後の方向性を概観し,その意義を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7326218418566917
• License:
• Abstract: This paper explores the advancements and applications of large-scale models in the medical field, with a particular focus on Medical Large Models (MedLMs). These models, encompassing Large Language Models (LLMs), Vision Models, 3D Large Models, and Multimodal Models, are revolutionizing healthcare by enhancing disease prediction, diagnostic assistance, personalized treatment planning, and drug discovery. The integration of graph neural networks in medical knowledge graphs and drug discovery highlights the potential of Large Graph Models (LGMs) in understanding complex biomedical relationships. The study also emphasizes the transformative role of Vision-Language Models (VLMs) and 3D Large Models in medical image analysis, anatomical modeling, and prosthetic design. Despite the challenges, these technologies are setting new benchmarks in medical innovation, improving diagnostic accuracy, and paving the way for personalized healthcare solutions. This paper aims to provide a comprehensive overview of the current state and future directions of large models in medicine, underscoring their significance in advancing global health.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療分野における大規模モデルの進歩と応用について考察し,特に医療大規模モデル(MedLM)に注目した。 これらのモデルは、LLM(Large Language Models)、ビジョンモデル(Vision Models)、3D Large Models(3D Large Models)、マルチモーダルモデル(Multimodal Models)を含むもので、疾患予測、診断支援、パーソナライズされた治療計画、薬物発見の強化によって医療に革命をもたらしている。 医療知識グラフと薬物発見におけるグラフニューラルネットワークの統合は、複雑なバイオメディカルな関係を理解する上でのLGM(Large Graph Models)の可能性を強調している。 この研究は、医用画像解析、解剖学的モデリング、補綴設計における視覚言語モデル(VLM)と3次元大モデル(3D Large Models)の変換的役割も強調している。 課題にもかかわらず、これらの技術は医療革新の新しいベンチマークを設定し、診断精度を改善し、パーソナライズされた医療ソリューションの道を開いた。 本稿では,医療における大規模モデルの現状と今後の方向性を概観し,その意義を概観する。

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