大型语言模型在医疗图像处理中的作用:叙事审查
Dianzhe Tian1, Shitao Jiang1, Lei Zhang1
1Department of Liver Surgery, State Key Laboratory of Complex Severe and Rare Diseases, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College, Beijing, China.
Quantitative imaging in medicine and surgery
|January 15, 2024
概括
人工智能 (AI),特别是大型语言模型 (LLM),正在通过提高效率和准确性来彻底改变医疗图像处理. 这些先进的AI技术有望改善患者护理和简化医疗保健操作.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 人工智能和自然语言处理 (NLP) 的快速进步导致了强大的大型语言模型 (LLM) 的开发.
- 传统的医学图像解释是耗时和手动的,在医疗保健中提出了挑战.
- 人工智能为应对这些挑战和改善医疗保健结果提供了变革性的潜力.
研究的目的:
- 探索AI和LLMs对医疗图像处理的影响.
- 通过增强的图像解释,提供关于人工智能的潜力,以改善医疗保健的见解.
- 为了解决手动图像分析的历史挑战.
主要方法:
- 科学网络和PubMed (2013-2023) 的综合文献搜索.
- 包括来自arXiv的最新出版物.
- 英语所有文章类型的综述.
主要成果:
- 由LLM驱动的AI已经彻底改变了医疗图像处理,简化了解释.
- 在医学成像中,LLM提高了互动性和多式模式学习能力.
- 变压器架构在人工智能驱动的医学成像中越来越突出.
结论:
- 人工智能和LLM在推进医疗图像处理方面发挥着关键作用.
- 法律学可以改善转移学习,多式联运数据集成和临床互动性.
- 人工智能在医学成像领域的持续发展有望在医疗保健研究,实践和政策方面取得重大改进.
