論文の概要: Generative AI and Foundation Models in Medical Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01686v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 04:26:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 21:56:46.376373
- Title: Generative AI and Foundation Models in Medical Image
- Title（参考訳）: 医用画像における生成AIと基礎モデル
- Abstract要約: 生成AIは大衆の注目を集めており、その利用は幅広い領域で急速に拡大している。
生成AIは、ディープラーニングモデルの発展と、スケーリング法則に基づいたデータ、モデル、計算リソースのスケールアップの影響を受けている。
大規模なデータセットに基づいてトレーニングされ、汎用的な知識を持つ基盤モデルの出現は、AI開発における新たなパラダイムを生み出している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.43512163406551996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In recent years, generative AI has attracted significant public attention, and its use has been rapidly expanding across a wide range of domains. From creative tasks such as text summarization, idea generation, and source code generation, to the streamlining of medical support tasks like diagnostic report generation and summarization, AI is now deeply involved in many areas. Today's breadth of AI applications is clearly distinct from what was seen before generative AI gained widespread recognition. Representative generative AI services include DALL-E 3 (OpenAI, California, USA) and Stable Diffusion (Stability AI, London, England, UK) for image generation, ChatGPT (OpenAI, California, USA), and Gemini (Google, California, USA) for text generation. The rise of generative AI has been influenced by advances in deep learning models and the scaling up of data, models, and computational resources based on the scaling laws. Moreover, the emergence of foundation models, which are trained on large-scale datasets and possess general-purpose knowledge applicable to various downstream tasks, is creating a new paradigm in AI development. These shifts brought about by generative AI and foundation models also profoundly impact medical image processing, fundamentally changing the framework for AI development in healthcare. This paper provides an overview of diffusion models used in image generation AI and large language models (LLMs) used in text generation AI, and introduces their applications in medical support. This paper also discusses foundation models, which are gaining attention alongside generative AI, including their construction methods and applications in the medical field. Finally, the paper explores how to develop foundation models and high-performance AI for medical support by fully utilizing national data and computational resources.
- Abstract（参考訳）: 近年、ジェネレーティブAIは大衆の注目を集めており、その利用は幅広い領域で急速に拡大している。
テキスト要約、アイデア生成、ソースコード生成といった創造的なタスクから、診断レポート生成や要約といった医療支援タスクの合理化に至るまで、AIは現在、多くの領域に深く関わっている。
今日のAI応用の広さは、生成的AIが広く認知される前に見られたものと明らかに異なっている。
代表的な生成AIサービスとしては、画像生成のためのDALL-E 3(OpenAI, California, USA)と安定拡散(Stability AI, London, England, UK)、テキスト生成のためのChatGPT(OpenAI, California, USA)、テキスト生成のためのGemini(Google, California, USA)がある。
生成AIの台頭は、ディープラーニングモデルの進歩と、スケーリング法則に基づくデータ、モデル、計算リソースのスケールアップの影響を受けている。
さらに、大規模なデータセットに基づいてトレーニングされ、さまざまな下流タスクに適用可能な汎用的な知識を持つ基盤モデルの出現は、AI開発における新たなパラダイムを生み出している。
これらの変化は、生成的AIと基礎モデルによってもたらされるものであり、医療におけるAI開発の枠組みを根本的に変えて、医療画像処理にも大きく影響する。
本稿では、画像生成AIとテキスト生成AIで使用される大言語モデル(LLM)における拡散モデルの概要と、その医療支援への応用について紹介する。
本稿では、医療分野における構築方法や応用を含む、生成的AIとともに注目されている基礎モデルについても論じる。
最後に,国立データと計算資源を完全に活用して,医療支援のための基礎モデルと高性能AIを開発する方法について検討する。
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