Jun, 2024

智能医疗应用中生成性人工智能的快速评审

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 医疗健康中生成人工智能的综合评述

    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

  • 医疗健康中生成人工智能的应用：算法、伦理、法律和社会考虑

    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

  • 生成人工智能：系统综述和应用

    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

  • 从军事到医疗：针对生成式人工智能采纳与拓展道德原则

    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

  • 医学影像生成人工智能：扩展 MONAI 框架

    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

  • 医疗领域中的生成人工智能：伦理考虑和评估清单

    通过系统的范围性评估现有医疗研究，我们揭示了当前关于生成式人工智能的道德讨论中存在的漏洞，并提出了一个伦理检查清单，用于全面评估和透明记录生成式人工智能发展中的伦理讨论。这一清单可以被快速整合到目前的同行评审和出版系统中，以增强生成式人工智能研究，在更广泛的场景中，它也可用于披露生成式人工智能产品（或这些产品的实际应用）中与伦理有关的考虑，以帮助用户建立对其能力的合理信任。

    Nov, 2023

  • 医学成像的人工通用智能

    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

  • 生成型 AI 系统能够满足患者的信息需求吗？

    通过主题分析，我们研究了具有生成性视觉问答系统的患者面向的生成式人工智能系统，以满足癌症患者在放射学成像数据中对医学术语、疾病进展、诊断步骤和治疗方案等方面信息的需求，结果表明模型的响应质量在不同主题上有所变化，强调患者面向的生成式人工智能系统需要满足患者的多样化实际需求。

    Jan, 2024

  • 新天地：从实验室到临床的创新性药物研发 —— 行业视角

    生成人工智能在制药研发领域应用的价值链上，从早期发现到监管批准，以三个层次的方法进行探讨，评估已产生影响、即将到来的颠覆性机会和将塑造行业未来的长期转型。这为制药研发领导者制定生成人工智能战略提供了建议，为获取技术的真正价值和确保未来增长奠定基础。

    Dec, 2023