[論文レビュー] Medical Multimodal Foundation Models in Clinical Diagnosis and Treatment: Applications, Challenges, and Future Directions

Kai Sun, S. D. Xue+13 more|arXiv (Cornell University)|Dec 3, 2024

Biomedical Text Mining and Ontologies被引用数 5

ひとこと要約

このレビューは Medical Multimodal Foundation Models (MMFMs) を分析し、データセット、アーキテクチャ（MMVFMs および MMVLFMs）、臨床応用、課題、および今後の方向性を詳述します。

ABSTRACT

Recent advancements in deep learning have significantly revolutionized the field of clinical diagnosis and treatment, offering novel approaches to improve diagnostic precision and treatment efficacy across diverse clinical domains, thus driving the pursuit of precision medicine. The growing availability of multi-organ and multimodal datasets has accelerated the development of large-scale Medical Multimodal Foundation Models (MMFMs). These models, known for their strong generalization capabilities and rich representational power, are increasingly being adapted to address a wide range of clinical tasks, from early diagnosis to personalized treatment strategies. This review offers a comprehensive analysis of recent developments in MMFMs, focusing on three key aspects: datasets, model architectures, and clinical applications. We also explore the challenges and opportunities in optimizing multimodal representations and discuss how these advancements are shaping the future of healthcare by enabling improved patient outcomes and more efficient clinical workflows.

研究の動機と目的

• MMFMs が多模态医療データを統合して診断および治療結果を改善する方法を評価する。
• 組織系統全体で MMFMs によって可能となるデータセット、アーキテクチャ、および臨床タスクを調査する。
• 多模态表現学習と臨床展開における現在の課題を特定する。
• 精密医療へ向けた MMFMs の推進に向けた機会と今後の方向性を検討する。

提案手法

• MMFM のバリアントを Medical Multimodal Vision Foundation Models (MMVFMs) と Medical Multimodal Vision-Language Foundation Models (MMVLFMs) に分類する。
• セグメンテーション、分類、検出、登録、レポート生成などの下流タスクを可能にする多様な多模态データセットを用いたトレーニングワークフローを分析する。
• 医療の多模态データに関連するトランスフォーマー、自己教師付き学習、ビジョントランスフォーマー（ViT）を含む基盤概念をレビューする。
• MMFMs の前訓練における役割とともに、モダリティ（テキスト、画像、画像-テキスト）ごとに大規模な医療データセットを要約する。
• 入力レベルのフュージョンと潜在空間フュージョンを含む、多模态情報を統合するためのアーキテクチャ戦略を論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 医学における MMFMs に用いられる主なアーキテクチャカテゴリとトレーニングパラダイムは何か。
• RQ2 多模态データセット（テキスト、画像、画像-テキスト）はモデルの一般化と臨床タスクの性能にどのように影響するか。
• RQ3 MMFMs はこれまでどのような臨床応用に適用され、展開を妨げている課題は何か。
• RQ4 より頑健で一般化可能かつ臨床上有用なシステムへ向けた MMFMs の今後の方向性は何か。

主な発見

• MMFMs は多模态医療データを統合して、より広範な診断および治療タスクを実現する可能性を示す。
• 主な2つのフュージョンパラダイムが存在する：早期段階の入力フュージョンと後期段階の潜在空間フュージョン、それぞれにトレードオフがある。
• テキスト、画像、画像-テキストモダリティにわたる大規模な多模态医療データセットは、堅牢な前訓練のために不可欠である。
• 応用はセグメンテーション、分類、診断、レポート生成に及び、心血管および画像診断領域を重視している。
• レビューはデータの異質性、注釈の不足、臨床ワークフローへの統合の課題を特定し、一般化と臨床影響の改善のための今後の方向性を概説している。