在联邦基金会模式中,向生物医学医疗保健的挑战和机遇开放

科学领域:

• 人工智能的人工智能
• 机器学习 机器学习
• 生物医学研究生物医学研究
• 医疗保健信息学 医疗保健信息学

背景情况:

• 在广泛的数据集上训练的ChatGPT,LLaMa和CLIP等基础模型 (FMs) 代表了人工智能的重大进步.
• FMs擅长处理各种生物医学数据,包括临床报告,诊断图像和患者互动.
• 联合学习 (FL) 提供了一种保护隐私的方法,用于训练AI模型在敏感的分布式数据上.

研究的目的:

• 探索在生物医学研究中将基础模型 (FMs) 与联合学习 (FL) 整合在一起的协同影响.
• 审查当前的应用,挑战和未来的研究方向,在医疗保健的联邦设置内为FMs.
• 突出结合FM和FL的潜力,以推进人工智能驱动的医学诊断和个性化治疗,同时确保数据隐私.

主要方法:

• 该调查审查了关于基础模型 (FMs) 与联邦学习 (FL) 结合应用的现有文献.
• 分析FM的培训方法,包括无监督预培训,自我监督学习和强化学习.
• 检查将FM集成到联邦框架中的战略,以应对生物医学数据挑战.

主要成果:

• FM与FL的整合显示出在医疗诊断和个性化治疗中增强AI能力的重大前景.
• 这种综合方法有效地解决了对敏感健康数据隐私和安全的关键问题.
• 目前的应用证明了在联合环境中使用FM来进行复杂的生物医学数据分析的可行性.

结论:

• 结合基础模型和联合学习,为推进医疗保健中的AI提供了一个强大的范式.
• 解决诸如扩展FM,管理数据多样性和提高通信效率等挑战对于未来的发展至关重要.
• 进一步研究 FM 和 FL 的联合潜力对于推动医疗保健创新和改善患者结果至关重要.