医学成像中的大型语言模型和大型多模式模型:医生的一本入门书
Tyler J Bradshaw1, Xin Tie2, Joshua Warner2
1Department of Radiology, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin; tbradshaw@wisc.edu.
概括
大型语言模型 (LLM) 和大型多式模式模型 (LMM) 正在改变医疗保健,特别是医学成像. 了解LLM原则对于医生有效和负责任地使用这些强大的AI工具至关重要.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 医学成像分析 医学成像分析
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 显示了医疗保健应用的巨大潜力.
- 向大型多式模式 (LMM) 的演变使得文字和图像的处理成为可能,扩大了功能.
- 医生对LLM和LMM的理解对于在临床实践中有效和负责任地实施至关重要.
研究的目的:
- 解释LLM开发和应用背后的基本概念.
- 详细介绍创建LMM的技术过程.
- 讨论LLM和LMM在医学成像中的当前和未来使用案例.
主要方法:
- 解释核心的LLM概念:代币嵌入,变压器网络,自我监督预训,和微调.
- 开发LMM的技术管道的描述.
- 审查医疗成像领域的现有和潜在应用.
主要成果:
- 在医学成像方面,LLM和LMM具有有前途的应用.
- 了解基础技术使医生能够更有效地利用人工智能工具.
- LMMs的发展促进了整合的文本和图像数据分析.
结论:
- 预计LLM和LMM将对医疗保健产生重大影响,特别是在医学成像方面.
- 在LLM原则上教育医生对于负责任的采用和发展至关重要.
- 在医学成像中进一步探索LMM使用案例是有必要的.
