論文の概要: Toward Clinically Ready Foundation Models in Medical Image Analysis: Adaptation Mechanisms and Deployment Trade-offs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14271v1
- Date: Sun, 15 Mar 2026 08:04:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.712385
- Title: Toward Clinically Ready Foundation Models in Medical Image Analysis: Adaptation Mechanisms and Deployment Trade-offs
- Title（参考訳）: 医用画像解析における臨床応用基礎モデルに向けて:適応メカニズムと展開トレードオフ
- Authors: Karma Phuntsho, Abdullah, Kyungmi Lee, Ickjai Lee, Euijoon Ahn,
- Abstract要約: 医療画像分析(MIA)におけるFM適応のための戦略中心のフレームワークについて紹介する。
我々は、適応を事前訓練後の介入として概念化し、既存のアプローチを5つのメカニズムにまとめる。
各メカニズムについて、適応深さ、ラベル効率、ドメインの堅牢性、計算コスト、監査可能性、規制負担のトレードオフを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.332241609032423
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Foundation models (FMs) have demonstrated strong transferability across medical imaging tasks, yet their clinical utility depends critically on how pretrained representations are adapted to domain-specific data, supervision regimes, and deployment constraints. Prior surveys primarily emphasize architectural advances and application coverage, while the mechanisms of adaptation and their implications for robustness, calibration, and regulatory feasibility remain insufficiently structured. This review introduces a strategy-centric framework for FM adaptation in medical image analysis (MIA). We conceptualize adaptation as a post-pretraining intervention and organize existing approaches into five mechanisms: parameter-, representation-, objective-, data-centric, and architectural/sequence-level adaptation. For each mechanism, we analyze trade-offs in adaptation depth, label efficiency, domain robustness, computational cost, auditability, and regulatory burden. We synthesize evidence across classification, segmentation, and detection tasks, highlighting how adaptation strategies influence clinically relevant failure modes rather than only aggregate benchmark performance. Finally, we examine how adaptation choices interact with validation protocols, calibration stability, multi-institutional deployment, and regulatory oversight. By reframing adaptation as a process of controlled representational change under clinical constraints, this review provides practical guidance for designing FM-based systems that are robust, auditable, and compatible with clinical deployment.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は、医用画像タスク間で強い伝達性を示すが、その臨床ユーティリティは、事前訓練された表現がドメイン固有のデータ、監督体制、デプロイメント制約にどのように適合するかに批判的に依存する。
以前の調査では、アーキテクチャの進歩と適用範囲が重視されていたが、適応のメカニズムと、ロバスト性、キャリブレーション、規制の実施可能性に対する影響は、いまだに十分に構造化されていない。
本稿では,医療画像解析(MIA)におけるFM適応のための戦略中心の枠組みを紹介する。
我々は、適応を事前訓練後の介入として概念化し、既存のアプローチをパラメータ、表現、客観的、データ中心、アーキテクチャ/シーケンスレベルの適応の5つのメカニズムにまとめる。
各メカニズムについて、適応深さ、ラベル効率、ドメインの堅牢性、計算コスト、監査可能性、規制負担のトレードオフを分析する。
我々は、分類、セグメンテーション、検出タスクにまたがるエビデンスを合成し、適応戦略が、ベンチマークのパフォーマンスだけでなく、臨床的に関連する障害モードにどのように影響するかを強調した。
最後に、適応選択が検証プロトコル、校正安定性、多施設配置、規制監督とどのように相互作用するかを検討する。
臨床制約下での適応を制御的表現変化のプロセスとして再検討することにより,堅牢で監査可能で,臨床展開と互換性のあるFMベースのシステムを設計するための実践的ガイダンスを提供する。
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