論文の概要: Biomedical Foundation Model: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02104v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 22:42:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:22:40.865123
• Title: Biomedical Foundation Model: A Survey
• Title（参考訳）: バイオメディカルファウンデーションモデル:サーベイ
• Authors: Xiangrui Liu, Yuanyuan Zhang, Yingzhou Lu, Changchang Yin, Xiaoling Hu, Xiaoou Liu, Lulu Chen, Sheng Wang, Alexander Rodriguez, Huaxiu Yao, Yezhou Yang, Ping Zhang, Jintai Chen, Tianfan Fu, Xiao Wang,
• Abstract要約: ファンデーションモデルは、広範なラベルなしデータセットから学習する大規模な事前訓練モデルである。 これらのモデルは、質問応答や視覚的理解といった様々な応用に適応することができる。 本研究は,生物医学分野における基礎モデルの可能性を探るものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.26268124754792
• License:
• Abstract: Foundation models, first introduced in 2021, are large-scale pre-trained models (e.g., large language models (LLMs) and vision-language models (VLMs)) that learn from extensive unlabeled datasets through unsupervised methods, enabling them to excel in diverse downstream tasks. These models, like GPT, can be adapted to various applications such as question answering and visual understanding, outperforming task-specific AI models and earning their name due to broad applicability across fields. The development of biomedical foundation models marks a significant milestone in leveraging artificial intelligence (AI) to understand complex biological phenomena and advance medical research and practice. This survey explores the potential of foundation models across diverse domains within biomedical fields, including computational biology, drug discovery and development, clinical informatics, medical imaging, and public health. The purpose of this survey is to inspire ongoing research in the application of foundation models to health science.
• Abstract（参考訳）: 2021年に最初に導入されたファンデーションモデルは、大規模な事前学習モデル(例えば、LLM)とビジョン言語モデル(VLM)である。 これらのモデル(GPTなど)は、質問応答や視覚的理解、タスク固有のAIモデルよりも優れたパフォーマンス、フィールド間の広範な適用性による名前の取得など、さまざまなアプリケーションに適用することができる。 バイオメディカル・ファンデーション・モデルの開発は、複雑な生物学的現象を理解し、医学研究と実践を進めるために人工知能(AI)を活用する上で重要なマイルストーンとなる。 本調査は, バイオメディカル分野における基礎モデルの可能性を探るものであり, 計算生物学, 薬物発見・開発, 臨床情報学, 医用画像, 公衆衛生などである。 本調査の目的は、基礎モデルの健康科学への応用に関する継続的な研究を刺激することである。

関連論文リスト

• Large Language Models for Bioinformatics [58.892165394487414]
  本調査はバイオインフォマティクス特化言語モデル(BioLM)の進化,分類,特徴の識別に焦点をあてる。 疾患診断, 薬物発見, ワクチン開発などの重要な分野において, バイオフィルムの幅広い応用について検討する。 データプライバシやセキュリティ上の問題,解釈可能性の問題,トレーニングデータやモデル出力のバイアス,ドメイン適応複雑性など,BioLMに固有の重要な課題や制限を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T01:43:05Z)
• The Era of Foundation Models in Medical Imaging is Approaching : A Scoping Review of the Clinical Value of Large-Scale Generative AI Applications in Radiology [0.0]
  放射線技師の不足に起因する社会問題は激化しており、人工知能は潜在的な解決策として強調されている。 最近出現する大規模生成AIは、大規模言語モデル(LLM)からマルチモーダルモデルへと拡張されている。 このスコーピングレビューは、大規模生成型AIアプリケーションの臨床的価値に関する既存の文献を体系的に整理する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T00:48:50Z)
• Towards a clinically accessible radiology foundation model: open-access and lightweight, with automated evaluation [113.5002649181103]
  オープンソースの小型マルチモーダルモデル(SMM)を訓練し、放射線学における未測定臨床ニーズに対する能力ギャップを埋める。 トレーニングのために,697万以上の画像テキストペアからなる大規模なデータセットを組み立てる。 評価のために,GPT-4に基づく実測値CheXpromptを提案する。 LlaVA-Radの推論は高速で、単一のV100 GPU上でプライベート設定で実行できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T18:12:02Z)
• OpenMEDLab: An Open-source Platform for Multi-modality Foundation Models in Medicine [55.29668193415034]
  マルチモダリティ基盤モデルのためのオープンソースプラットフォームであるOpenMEDLabについて紹介する。 これは、最前線臨床および生体情報学応用のための大規模言語とビジョンモデルを刺激し、微調整する先駆的な試みの解決策をカプセル化する。 様々な医用画像のモダリティ、臨床テキスト、タンパク質工学など、事前訓練された基礎モデル群へのアクセスが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T03:51:02Z)
• RudolfV: A Foundation Model by Pathologists for Pathologists [13.17203220753175]
  計算病理学の基礎モデルを設計するための新しいアプローチを提案する。 我々のモデル "RudolfV" は、様々なベンチマークで既存の最先端基盤モデルを上回っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-08T18:31:38Z)
• Foundational Models in Medical Imaging: A Comprehensive Survey and Future Vision [6.2847894163744105]
  ファンデーションモデルは、広範囲の下流タスクに適応した大規模で事前訓練されたディープラーニングモデルである。 これらのモデルは、コンテキスト推論、一般化、テスト時の迅速な機能を促進する。 コンピュータビジョンの進歩に乗じて、医療画像はこれらのモデルへの関心も高まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T12:08:12Z)
• Artificial General Intelligence for Medical Imaging Analysis [92.3940918983821]
  大規模人工知能(AGI)モデルは、様々な汎用ドメインタスクにおいて前例のない成功を収めた。 これらのモデルは、医学分野固有の複雑さとユニークな特徴から生じる顕著な課題に直面している。 このレビューは、医療画像、医療などにおけるAGIの将来的な意味についての洞察を提供することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:04:13Z)
• BiomedGPT: A Generalist Vision-Language Foundation Model for Diverse Biomedical Tasks [68.39821375903591]
  汎用AIは、さまざまなデータ型を解釈する汎用性のために、制限に対処する可能性を秘めている。 本稿では,最初のオープンソースかつ軽量な視覚言語基盤モデルであるBiomedGPTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T17:14:43Z)
• The Shaky Foundations of Clinical Foundation Models: A Survey of Large Language Models and Foundation Models for EMRs [5.7482228499062975]
  非イメージングEMRデータに基づいて訓練された80以上の基礎モデルをレビューする。 ほとんどのモデルが、小さく、狭められた臨床データセットでトレーニングされていることが分かりました。 臨床基礎モデルの利点を評価するための評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T23:54:14Z)

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。