在医疗人工智能中利用基础和大语言模型
Io Nam Wong1, Olivia Monteiro1, Daniel T Baptista-Hon1
1Institute for AI in Medicine, Faculty of Medicine, Macau University of Science and Technology, Macau Special Administrative Region 999078, China.
Chinese medical journal
|November 5, 2024
概括
基础和大型语言模型 (LLM) 正在改变医疗人工智能 (AI). 本综述对人工智能模型进行了分类,并讨论了数据,评估和监管方面的挑战,以实现负责任的医疗整合.
科学领域:
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 医疗保健中的机器学习
- 人工智能的临床应用.
背景情况:
- 基础和大语言模型 (LLM) 在医疗AI中越来越普遍.
- 这些先进的AI模型为医疗保健应用提供了巨大的潜力.
研究的目的:
- 审查基础和LLM在医疗AI中的应用.
- 为医疗人工智能模型引入一种新的分类框架.
- 为应对在医疗保健中实施人工智能的挑战和考虑.
主要方法:
- 对医学AI近期进展的文献综述.
- 开发人工智能模型的分类系统 (特定于疾病,一般领域,多模式).
- 分析挑战,包括数据采集,增强,融合和隐私.
主要成果:
- 一个新的框架将医疗AI模型分为三种类型.
- 确定了数据处理,模型评估和监管监督方面的关键挑战.
- 突出了人工智能在医疗保健中的变革潜力.
结论:
- 人工智能在医疗保健中的负责任整合需要解决数据,评估和监管挑战.
- 持续改进,数据安全和标准化评估至关重要.
- 协作方法对于在临床环境中有效使用AI至关重要.
