論文の概要: Efficient Deep Learning for Medical Imaging: Bridging the Gap Between High-Performance AI and Clinical Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00910v1
• Date: Sat, 31 Jan 2026 21:42:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.460896
• Title: Efficient Deep Learning for Medical Imaging: Bridging the Gap Between High-Performance AI and Clinical Deployment
• Title（参考訳）: 医用イメージングのための効率的なディープラーニング:高性能AIと臨床展開のギャップを埋める
• Authors: Cuong Manh Nguyen, Truong-Son Hy,
• Abstract要約: このレビューは、医療領域に特化された効率的で軽量なディープラーニングアーキテクチャを包括的に合成する。 我々は、現代の効率的なモデルの展望を、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、軽量トランスフォーマー、新しい線形複雑度モデルという3つの主要なストリームに分類する。 現在の制限を特定し、デバイス上のインテリジェンスへの移行について議論することにより、このレビューは、高性能AIとリソース制約のある臨床環境の間のギャップを埋めることを目的とした、研究者や実践者のロードマップとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.556909298052158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has revolutionized medical image analysis, playing a vital role in modern clinical applications. However, the deployment of large-scale models in real-world clinical settings remains challenging due to high computational costs, latency constraints, and patient data privacy concerns associated with cloud-based processing. To address these bottlenecks, this review provides a comprehensive synthesis of efficient and lightweight deep learning architectures specifically tailored for the medical domain. We categorize the landscape of modern efficient models into three primary streams: Convolutional Neural Networks (CNNs), Lightweight Transformers, and emerging Linear Complexity Models. Furthermore, we examine key model compression strategies (including pruning, quantization, knowledge distillation, and low-rank factorization) and evaluate their efficacy in maintaining diagnostic performance while reducing hardware requirements. By identifying current limitations and discussing the transition toward on-device intelligence, this review serves as a roadmap for researchers and practitioners aiming to bridge the gap between high-performance AI and resource-constrained clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は医療画像解析に革命をもたらし、現代の臨床応用において重要な役割を担っている。 しかし、計算コスト、レイテンシの制約、クラウドベースの処理に関連する患者のデータプライバシの懸念などにより、実際の臨床環境での大規模モデルの展開は依然として困難である。 これらのボトルネックに対処するため、このレビューでは、医療領域に特化された効率的で軽量なディープラーニングアーキテクチャを包括的に合成する。 我々は、現代の効率的なモデルの展望を、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、軽量トランスフォーマー、新しい線形複雑度モデルという3つの主要なストリームに分類する。 さらに, プルーニング, 定量化, 知識蒸留, 低ランク化などのキーモデル圧縮戦略について検討し, ハードウェア要件を低減しつつ, 診断性能を維持する上での有効性を評価する。 現在の制限を特定し、オンデバイスインテリジェンスへの移行について議論することで、このレビューは、高性能AIとリソース制約のある臨床環境の間のギャップを埋めることを目的とした、研究者や実践者のロードマップとなる。

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