医学画像分析における大型言語モデル:体系的な調査と将来の方向

科学分野:

• 人工知能
• 医療用イメージング
• 自然言語処理

背景:

• 大型言語モデル (LLM) は医療画像分析にますます統合されています.
• これらのアプリケーションは,レポート生成,疾患分類,視覚的な質問の回答,およびセグメンテーションに及ぶ.
• 複雑な多様式医療データを解釈するための新しいアプローチをLLMが提供しています.

研究 の 目的:

• 医学画像分析におけるLLMの既知の応用を調査し,まとめる.
• LLMの実施に伴う潜在的な利益と重要な課題を強調する.
• 将来の研究方向を概説し,研究者や実務者に構造的な指針を提供すること.

主な方法:

• LLMの微調整のためのX段階のチューニングフレームワークの導入 (ゼロ,ワン,およびマルチステージ).
• 医学画像分析におけるLLMに関する既存の文献の包括的なレビュー.
• データの希少性,出力幻覚,プライバシー,知識更新などの課題の議論

主要な成果:

• LLMは,医療画像分析のタスクで多様な能力を発揮します.
• X段階のチューニングフレームワークは,タスクの複雑性とデータの可用性に基づいてLLMを微調整するための構造化されたアプローチを提供します.
• 特定された主要な課題は,さらなる調査と革新的な解決策を必要としています.

結論:

• LLMは医療画像分析を進めるための重要な機会を提供します.
• データの不足やプライバシーなどの課題を解決することは 広範な採用に不可欠です
• 将来の取り組みは,LLMと意思決定支援システム,多様式学習,統合学習の統合に焦点を当てるべきです.