Jun, 2023

医学成像的人工通用智能

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TL;DR本篇综述回顾了人工通用智能模型在医疗保健中的潜在应用，重点关注了基于大型自然语言模型、大型视觉模型和大型多模态模型的基础，强调了整合临床专业知识、领域知识和多模态能力到人工通用智能模型中的重要性，并阐述了指导医疗保健人工通用智能模型开发和部署的关键路线图，提供了有关在医疗领域部署大规模人工通用智能模型所面临的潜在挑战和风险的关键观点。该综述旨在为人工通用智能在医学影像、医疗保健及其他领域的未来可能应用提供启示。
发现论文，激发创造
  • 医疗人工智能之路：以最低成本统一领域特定的医疗 LLMs

    提出了 MedAGI 作为一个将领域特定的医学 LLM 统一起来的新兴范式，将自适应专家选择算法应用于解决由于缺少数据和保护隐私而导致的交叉培训挑战，并在皮肤科、X 光诊断和病理学图像分析领域进行了评估，结果表明 MedAGI 具有出色的通用性和可扩展性。

    Jun, 2023

  • 大规模人工智能模型在放射学应用中的机遇与挑战

    受 ChatGPT 的影响，人工智能（AI）大型模型在全球范围内迎来了大规模的研究和开发。本文首先介绍了大型模型的发展历史、技术细节、工作流程以及多模态大型模型和视频生成大型模型的工作原理。其次，我们总结了 AI 大型模型在放射学教育、放射学报告生成、单模态和多模态放射学应用方面的最新研究进展。最后，本文还总结了放射学领域中大型 AI 模型面临的一些挑战，旨在更好地推动该领域的快速革命。

    Mar, 2024

  • 大型语言模型阐明人工医疗助理的进展路径：综述

    通过综述大型语言模型在医学领域中的应用和意义，揭示了它们在知识检索、研究支持、临床工作流自动化和诊断辅助等方面的效用，并探索了多模态语言模型以及自动化代理在医疗保健中的发展潜力。然而，为了有效地将这些模型整合到临床实践中，需要不断优化和进行伦理监管。

    Nov, 2023

  • 健康信息学中的大型人工智能模型：应用、挑战与未来

    本文为大规模 AI 模型在健康信息学中的应用提供了全面的综述，提出了大 AI 模型适用的七个关键领域和面临的挑战，并讨论了它们在未来方向和转化健康信息学领域的潜力和可能面临的风险。

    Mar, 2023

  • 癌症临床决策中的自主人工智能代理

    多模态人工智能系统能够通过解释各种类型的医疗数据来增强临床决策，本研究引入了一种利用大型语言模型作为中央推理引擎的多模态医疗人工智能的替代方法，通过验证该系统在临床肿瘤学场景中的表现，证实了语言模型能够作为专科、以患者为中心的临床助手的有效性。

    Apr, 2024

  • 变革与传统：人工通用智能（AGI）用于艺术与人文

    最近人工智能（特别是大型语言模型和创意图像生成系统）在艺术与人文学科等广泛领域展示了令人印象深刻的能力，然而，人工智能的快速发展也引发了对其在这些文化意义重大的领域中负责任的部署的重要问题。本文全面分析了与艺术和人文学科有关的文本、图形、音频和视频的人工智能的应用和意义。我们调查了最前沿的系统及其在从诗歌到历史、市场营销到电影以及交流到古典艺术等领域的使用情况。我们概述了与人工智能系统中的真实性、有害性、偏见和公共安全相关的重要问题，并提出了减轻策略。本文主张多利益相关者的合作，以确保人工智能在促进创造力、知识和文化价值的同时，不损害真理或人的尊严。我们及时的贡献总结了一个快速发展的领域，突显了有希望的方向，同时倡导以人的繁荣为中心的负责任进展。本分析为进一步研究如何使人工智能的技术能力与永恒的社会美好相契合奠定了基础。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型是否理解医学编码？

    我们研究了大型语言模型对医疗代码的理解能力，并发现这些模型不能理解医疗代码的含义，因此需要改进医疗代码在语言模型中的表示方式。

    Mar, 2024

  • 将认知任务整合进针对大型模型的人工通用智能测试

    大型模型的性能评估是保证其能力和应用安全性的必要步骤，而当前的模型评估缺乏一个统一的框架来评估大型模型的多维智能。本文提出了一个全面的人工智能测试框架，包括认知科学和自然语言处理，旨在评估大型模型的智能水平，并通过一系列认知测试来指导其在不同智能维度上的改进和加速其融入人类社会的过程。

    Feb, 2024

  • 多模态大型语言模型（MLLMs）的推理能力探索：多模态推理中新兴趋势的综述

    综合评估了多模态大语言模型的现有评估协议，分类和说明了多模态大语言模型的前沿，介绍了多模态大语言模型在推理密集型任务上的最新趋势，并讨论了当前的实践和未来的发展方向。

    Jan, 2024

  • 医学图像分析中先进云服务和生成性人工智能系统的实际应用

    医学领域中的人工智能技术发挥着越来越重要的作用，特别是在医学成像领域，通过生成式人工智能可以增强图像质量并提高医学诊断和患者护理水平。

    Mar, 2024