医学影像诊断的多模式大语言模型:挑战和机遇
Andrew Zhang1, Eric Zhao1, Ruirui Wang1
1Center of Applied Science and Technology, AlphaPi Institution, Los Angeles, CA 90017, USA.
Journal of biomedical informatics
|August 20, 2025
概括
多模式大语言模型 (MLLMs) 在放射学中表现有前途,但面临采用障碍. 未来的研究应该专注于透明度,隐私和标准化,以改善医疗成像和患者护理中的AI.
科学领域:
- 放射学
- 人工智能
- 医学成像
背景情况:
- 人工智能 (AI) 提高了放射科的诊断准确性和工作流程.
- 多模式大语言模型 (MLLM) 集成自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉,用于高级医学图像分析.
研究的目的:
- 探索MLLM在医疗图像分析中的潜力.
- 确定阻碍MLLM在放射学中的临床应用的挑战.
- 概述未来的研究重点,以提高MLLM的性能和可靠性.
主要方法:
- 审查目前在放射学上的MLLM的进展和局限性.
- 分析挑战,包括数据质量,可解释性,监管合规性 (例如GDPR),计算需求和通用性.
- 确定未来研究和开发的关键领域.
主要成果:
- 对于改善放射诊断和效率来说,MLLM具有显著的潜力.
- 目前临床采用受限于数据质量,可解释性,伦理问题和通用性问题.
- 应对这些挑战对于实现MLLM的全部潜力至关重要.
结论:
- 克服数据质量,透明度和标准化的障碍对于MLLM集成至关重要.
- 未来的研究应该优先考虑数据隐私和强大的评估框架的联合学习.
- 成功实施MLLM可以改变放射学,帮助临床决策并改善患者的治疗结果.


