論文の概要: Adaptation of Foundation Models for Medical Image Analysis: Strategies, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01284v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 06:57:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.148427
• Title: Adaptation of Foundation Models for Medical Image Analysis: Strategies, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: 医用画像解析のための基礎モデルの適応:戦略・課題・今後の方向性
• Authors: Karma Phuntsho, Abdullah, Kyungmi Lee, Ickjai Lee, Euijoon Ahn,
• Abstract要約: 基礎モデル(FM)は、医用画像解析における変換パラダイムとして登場した。 本稿では,医療画像の特定の要求にFMを適用するための戦略を包括的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.332241609032423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation models (FMs) have emerged as a transformative paradigm in medical image analysis, offering the potential to provide generalizable, task-agnostic solutions across a wide range of clinical tasks and imaging modalities. Their capacity to learn transferable representations from large-scale data has the potential to address the limitations of conventional task-specific models. However, adaptation of FMs to real-world clinical practice remains constrained by key challenges, including domain shifts, limited availability of high-quality annotated data, substantial computational demands, and strict privacy requirements. This review presents a comprehensive assessment of strategies for adapting FMs to the specific demands of medical imaging. We examine approaches such as supervised fine-tuning, domain-specific pretraining, parameter-efficient fine-tuning, self-supervised learning, hybrid methods, and multimodal or cross-modal frameworks. For each, we evaluate reported performance gains, clinical applicability, and limitations, while identifying trade-offs and unresolved challenges that prior reviews have often overlooked. Beyond these established techniques, we also highlight emerging directions aimed at addressing current gaps. These include continual learning to enable dynamic deployment, federated and privacy-preserving approaches to safeguard sensitive data, hybrid self-supervised learning to enhance data efficiency, data-centric pipelines that combine synthetic generation with human-in-the-loop validation, and systematic benchmarking to assess robust generalization under real-world clinical variability. By outlining these strategies and associated research gaps, this review provides a roadmap for developing adaptive, trustworthy, and clinically integrated FMs capable of meeting the demands of real-world medical imaging.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は、医療画像解析における変革的パラダイムとして登場し、幅広い臨床タスクと画像のモダリティで汎用的でタスクに依存しないソリューションを提供する可能性を秘めている。 大規模データから転送可能な表現を学習する能力は、従来のタスク固有モデルの限界に対処する可能性がある。 しかし、FMの実際の臨床実践への適応は、ドメインシフト、高品質な注釈付きデータの可用性の制限、相当な計算要求、厳格なプライバシー要件など、重要な課題によって制限されている。 本稿では,医療画像の特定の要求にFMを適用するための戦略を包括的に評価する。 本研究では, 教師付き微調整, ドメイン固有事前学習, パラメータ効率の高い微調整, 自己教師付き学習, ハイブリッド手法, マルチモーダルフレームワーク, クロスモーダルフレームワークなどの手法について検討する。 それぞれ、報告されたパフォーマンス向上、臨床応用可能性、限界を評価し、事前のレビューがしばしば見落としているトレードオフや未解決の課題を特定した。 これらの確立された技術以外にも、現在のギャップに対処することを目的とした、新たな方向性を強調します。 その中には、動的デプロイメントを可能にする継続的学習、機密データを保護するためのフェデレーションとプライバシ保護のアプローチ、データ効率を高めるためのハイブリッド自己教師付き学習、合成生成と人間のループ検証を組み合わせたデータ中心パイプライン、実際の臨床変数の下で堅牢な一般化を評価するための体系的なベンチマークなどが含まれる。 これらの戦略と関連する研究ギャップを概説することにより、現実の医療画像の要求を満たすことができる適応的で信頼性が高く、臨床的に統合されたFMを開発するためのロードマップを提供する。

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