[论文解读] Recent Advances in Generative AI for Healthcare Applications

Yasin Shokrollahi, Colmenarez, Jose+6 more|arXiv (Cornell University)|Oct 1, 2023

AI in cancer detection被引用 19

一句话总结

本综述概述扩散模型和变换器生成式 AI 模型在医疗保健领域的进展，涵盖影像、蛋白质结构、文档、诊断、放射学、决策支持、编码、结算、药物设计与分子表示等方面，概述能力、局限性与未来方向。

ABSTRACT

The rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) has catalyzed revolutionary changes across various sectors, notably in healthcare. In particular, generative AI-led by diffusion models and transformer architectures-has enabled significant breakthroughs in medical imaging (including image reconstruction, image-to-image translation, generation, and classification), protein structure prediction, clinical documentation, diagnostic assistance, radiology interpretation, clinical decision support, medical coding, and billing, as well as drug design and molecular representation. These innovations have enhanced clinical diagnosis, data reconstruction, and drug synthesis. This review paper aims to offer a comprehensive synthesis of recent advances in healthcare applications of generative AI, with an emphasis on diffusion and transformer models. Moreover, we discuss current capabilities, highlight existing limitations, and outline promising research directions to address emerging challenges. Serving as both a reference for researchers and a guide for practitioners, this work offers an integrated view of the state of the art, its impact on healthcare, and its future potential.

研究动机与目标

• 总结生成式 AI 在医疗保健各关键领域的当前能力。
• 确定推动进展的主导模型架构（扩散模型和变换器）。
• 评估在临床环境中的实际局限性、风险与伦理考量。
• 概述未来工作中的开放研究挑战与有前景的方向。
• 通过突出最先进的应用桥接研究者与从业者的需求。

提出的方法

• 综合来自近期文献和 arXiv 预印本的证据，聚焦扩散和变换器模型。
• 按领域组织应用（医疗影像、蛋白质设计、临床文档、诊断、放射学、决策支持、编码与药物设计）。
• 分析能力、局限性及对临床工作流与结果的影响。
• 识别研究差距并提出潜在方向以应对挑战。

实验结果

研究问题

• RQ1 当前医疗保健中生成式 AI 的能力和已取得的成功领域有哪些？
• RQ2 哪些局限性、风险与伦理考量限制临床部署？
• RQ3 最有前景的研究方向是什么，以推动基于扩散和变换器的医疗 AI?
• RQ4 生成模型如何影响临床文档、决策支持和药物设计工作流？

主要发现

• 由扩散模型和变换器主导的生成式 AI 使医疗影像、蛋白质结构预测、临床文档、诊断、放射学解读、决策支持、医疗编码和药物设计等领域取得进展。
• 综述强调在数据重建、图像转换、生成和分类方面在医疗背景中的显著进展。
• 讨论了局限性和挑战，包括数据质量、鲁棒性、泛化、可解释性，以及在临床环境中的部署。
• 本文概述了应对新兴挑战并将能力转化为临床影响的实际研究方向。
• 该工作为研究人员提供参考，并为从业者提供关于最前沿技术及潜在未来应用的指南。