論文の概要: Vision Language Models in Medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01863v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 22:53:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-09 03:20:36.202611
- Title: Vision Language Models in Medicine
- Title（参考訳）: 医学における視覚言語モデル
- Authors: Beria Chingnabe Kalpelbe, Angel Gabriel Adaambiik, Wei Peng,
- Abstract要約: Medical Vision-Language Models (Med-VLMs) は、医療結果を改善するために、視覚データとテキストデータを統合している。
Med-VLMs が臨床, 教育, 患者医療に与える影響を強調した。
データ不足、タスクの一般化、解釈可能性の問題、公平性、説明責任、プライバシといった倫理的懸念といった課題が強調されます。
今後の方向性には、大規模で多様なデータセットの活用、クロスモーダルな一般化の改善、解釈可能性の向上などが含まれる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.964982657945488
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- Abstract: With the advent of Vision-Language Models (VLMs), medical artificial intelligence (AI) has experienced significant technological progress and paradigm shifts. This survey provides an extensive review of recent advancements in Medical Vision-Language Models (Med-VLMs), which integrate visual and textual data to enhance healthcare outcomes. We discuss the foundational technology behind Med-VLMs, illustrating how general models are adapted for complex medical tasks, and examine their applications in healthcare. The transformative impact of Med-VLMs on clinical practice, education, and patient care is highlighted, alongside challenges such as data scarcity, narrow task generalization, interpretability issues, and ethical concerns like fairness, accountability, and privacy. These limitations are exacerbated by uneven dataset distribution, computational demands, and regulatory hurdles. Rigorous evaluation methods and robust regulatory frameworks are essential for safe integration into healthcare workflows. Future directions include leveraging large-scale, diverse datasets, improving cross-modal generalization, and enhancing interpretability. Innovations like federated learning, lightweight architectures, and Electronic Health Record (EHR) integration are explored as pathways to democratize access and improve clinical relevance. This review aims to provide a comprehensive understanding of Med-VLMs' strengths and limitations, fostering their ethical and balanced adoption in healthcare.
- Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)の出現により、医療人工知能(AI)は重要な技術進歩とパラダイムシフトを経験した。
この調査は、医療成果を高めるために視覚データとテキストデータを統合した医療ビジョン・ランゲージモデル(Med-VLMs)の最近の進歩を概観するものである。
我々は,Med-VLMの基盤技術について論じ,複雑な医療業務に一般モデルをどのように適応させるかを説明し,医療への応用について検討する。
データ不足、タスクの一般化、解釈可能性の問題、公平性、説明責任、プライバシといった倫理的関心事などとともに、Med-VLMsが臨床的実践、教育、患者ケアに与える変革的な影響が強調されている。
これらの制限は、不均一なデータセットの配布、計算要求、規制のハードルによって悪化する。
厳格な評価方法と堅牢な規制フレームワークは、医療ワークフローへの安全な統合に不可欠である。
今後の方向性には、大規模で多様なデータセットの活用、クロスモーダルな一般化の改善、解釈可能性の向上などが含まれる。
統合学習や軽量アーキテクチャ、Electronic Health Record(EHR)統合といったイノベーションは、アクセスを民主化し、臨床関連性を改善するための道として探求されている。
このレビューは、医療における倫理的・バランスの取れた採用を促進するために、メドVLMの強みと限界を包括的に理解することを目的としている。
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