人工智能在医疗保健领域产生了显著影响，特别是通过生成模型在医学图像生成、数据分析和诊断方面的应用。这篇文章探讨了生成模型在智能医疗设备中的应用，以提升诊断速度和准确性，改善医疗服务质量和效率并降低设备成本，实现了医学图像生成、数据分析和诊断的突破。此外，将生成模型与物联网技术结合，可以实现实时数据分析和预测，提供更智能的医疗服务，帮助远程医疗。挑战包括计算需求、伦理关注和特定场景的限制。

Jun, 2024

该研究针对生成式人工智能应用于医学成像和文本分析时带来的伦理问题、法律问题和算法挑战进行了深入研究，并提出了负责任的解决方案和强有力的监管框架，以确保生成式人工智能在医疗领域的道德和负责任的实施。

Jun, 2024

人工智能的进展推动了医疗保健领域的革命性变化，其中包括生成式人工智能模型，特别是转换器和扩散模型的应用。本综述旨在全面介绍生成式人工智能在医疗保健中的应用，重点关注转换器和扩散模型，并提出未来研究的潜在方向，以应对医疗保健部门的现有限制和不断变化的需求。作为对对生成式人工智能在医疗保健领域应用感兴趣的研究人员和实践者的全面指南，本综述提供了有关当前技术水平、面临的挑战以及未来发展方向的宝贵见解。

Oct, 2023

人工智能与生成式人工智能的应用领域，特别是语言生成与伦理考虑的最新研究成果与未来发展轨迹的综合分析。

May, 2024

机器学习在医疗人工智能系统中的应用，从传统和统计方法转向深度学习模型甚至最近的生成模型。近年来，发现了支持多模态数据集成的广泛可用的深度学习架构，尤其是针对图像的。将多种模态融入到这些模型中是一个蓬勃发展的研究课题，提出了独特的挑战。本文讨论了针对医学基于图像的临床决策支持模型的多模态人工智能的五大挑战（表示、融合、对齐、翻译和协同学习），并调查了近期解决这些挑战的方法。我们最后讨论了该领域的未来，并提出了在成功的临床模型及其在临床环境中的转化方面应进一步阐明的方向。

Nov, 2023

最近在生成 AI 方面取得的突破已经在多个领域，包括医学成像方面，取得了令人难以置信的进展。我们提出了 MONAI 生成模型，这是一个开放源代码的平台，可以帮助研究人员和开发人员轻松训练、评估和部署生成模型及相关应用。

Jul, 2023

该研究探讨了机器学习和自动化机器学习在医学图像分析中的应用，通过使用神经架构搜索和迁移学习等技术来改善人类专家和计算机系统的诊断准确性。

Jun, 2023

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。

Jun, 2023

我们提出了 GREAT PLEA 伦理原则，涵盖了在医疗中应用生成型人工智能所面临的治理、可靠性、公平性、问责制、可追溯性、隐私、合法性、同理心和自主性等伦理困境和挑战。

Aug, 2023

深度生成模型在医学图像增强中的应用和潜力是本综述的重点，旨在通过人工合成更真实多样且符合数据真实分布的数据样本来改善医学图像分析中深度学习算法的性能，涵盖了三种类型的深度生成模型：变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型。

Jul, 2023