[论文解读] 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 5

一句话总结

本评估分析了 Medical Multimodal Foundation Models (MMFMs)，详细介绍数据集、架构（MMVFMs 和 MMVLFMs）、临床应用、挑战以及未来方向。

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.

研究动机与目标

• 评估 MMFMs 如何将多模态医疗数据整合，以提升诊断和治疗结果。
• 调查 MMFMs 在各器官系统中支持的数据集、架构和临床任务。
• 确定多模态表示学习与临床部署中的当前挑战。
• 讨论提升 MMFMs 迈向精准医疗的机遇与未来方向。

提出的方法

• 将 MMFM 的变体分为 Medical Multimodal Vision Foundation Models (MMVFMs) 与 Medical Multimodal Vision-Language Foundation Models (MMVLFMs)。
• 分析利用多样化多模态数据集的训练工作流，以支持下游任务，如分割、分类、检测、配准和报告生成。
• 回顾基础概念，包括 transformers、自监督学习，以及与医疗多模态数据相关的 Vision Transformers (ViT)。
• 按模态（文本、图像、图像-文本）总结大型医疗数据集及其在 MMFMs 预训练中的作用。
• 讨论将多模态信息融合的架构策略，包括输入层融合与潜在空间融合。

实验结果

研究问题

• RQ1 医学领域中用于 MMFMs 的主要架构类别和训练范式有哪些？
• RQ2 多模态数据（文本、图像、图像-文本）如何影响模型的泛化和临床任务性能？
• RQ3 MMFMs 已应用于哪些临床应用，哪些挑战限制了其部署？
• RQ4 为推动 MMFMs 走向更稳健、可泛化且临床有用的系统，未来提出了哪些方向？

主要发现

• MMFMs 显示出将多模态医疗数据统一用于更广泛诊断与治疗任务的潜力。
• 存在两种主要融合范式：早期输入融合和晚期潜在空间融合，各有权衡。
• 在文本、图像和图像-文本模态上的大规模多模态医疗数据集对于稳健的预训练至关重要。
• 应用范围包括分割、分类、诊断和报告生成，重点在心血管和成像领域。
• 该综述指出数据异质性、标注稀缺以及临床工作流程整合方面的挑战，并概述了提高泛化能力和临床影响的未来方向。