健康信息学中的大型AI模型：应用、挑战与未来
人工智能
2023-09-26 v2 计算机与社会
摘要
大型AI模型，或称基础模型（foundation models），是近年来涌现出的在参数规模和数据规模上均达到海量级别的模型，其量级可超过数十亿。一旦经过预训练，大型AI模型在各种下游任务中展现出令人印象深刻的性能。一个典型的例子是ChatGPT，其能力激发了人们对大型AI模型可能产生的深远影响及其变革生活各领域潜力的想象。在健康信息学中，大型AI模型的出现为方法论设计带来了新范式。生物医学与健康领域的多模态数据规模一直在不断扩大，尤其在社区步入深度学习时代以来，这为开发、验证和推进大型AI模型以取得健康相关领域的突破提供了基础。本文从背景到应用对大型AI模型进行了全面综述。我们确定了大型AI模型适用且可能产生重大影响的七个关键领域，包括：1）生物信息学；2）医学诊断；3）医学影像；4）医学信息学；5）医学教育；6）公共卫生；以及7）医疗机器人。我们考察了它们面临的挑战，随后对大型AI模型在变革健康信息学领域的潜在未来方向和陷阱进行了批判性讨论。
引用
@article{arxiv.2303.11568,
title = {Large AI Models in Health Informatics: Applications, Challenges, and the Future},
author = {Jianing Qiu and Lin Li and Jiankai Sun and Jiachuan Peng and Peilun Shi and Ruiyang Zhang and Yinzhao Dong and Kyle Lam and Frank P. -W. Lo and Bo Xiao and Wu Yuan and Ningli Wang and Dong Xu and Benny Lo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11568},
year = {2023}
}
备注
This article has been accepted for publication in IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics