医学成像中的人工智能:从特定任务模型到大规模基础模型
Yueyan Bian1,2,3, Jin Li1,2,3, Chuyang Ye4
1Department of Radiology, Beijing Chaoyang Hospital, Capital Medical University, Beijing 100020, China.
Chinese medical journal
|February 26, 2025
概括
医学成像中的人工智能 (AI) 使用特定任务和基础模型. 基础模型为各种应用提供了通用学习,补充了现有的AI方法,以改善临床工作流程.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
背景情况:
- 人工智能,特别是深度学习,在各种模式的医学成像方面表现出色.
- 当前的人工智能模型通常是特定任务的,限制了它们的范围.
- 新兴的基础模型学习更广泛应用的概括表示.
研究的目的:
- 审查任务特定和基础AI模型在医学成像中的临床应用.
- 突出差异,互补性和临床相关性.
- 检查未来的研究方向和挑战.
主要方法:
- 对医疗成像中的特定任务和基础AI模型现有文献的审查.
- 模型能力和临床整合的比较分析.
- 讨论潜在的进步和限制.
主要成果:
- 特定任务的模型被整合到大多数医学图像分析中.
- 基础模型显示了细分和分类的潜力,未来应用范围更广.
- 具体任务和基础模型是互补的,而不是替代的.
结论:
- 基础模型代表了医疗成像AI的重大进步.
- 这两种模型类型对于当前和未来的临床工作流程至关重要.
- 人工智能,特别是基础模型,有望在医学成像和临床实践中取得突破.
