Large AI Models in Health Informatics: Applications, Challenges, and the Future

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作者
Jianing Qiu,Lin Li,Jiankai Sun,Jiachuan Peng,Peilun Shi,Ruiyang Zhang,Yinzhao Dong,Kyle Lam,Frank P.-W. Lo,Bo Xiao,Wu Yuan,Ningli Wang,Dong Xu,Benny Lo
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:27 (12): 6074-6087 被引量:50
标识
DOI:10.1109/jbhi.2023.3316750
摘要

Large AI models, or foundation models, are models recently emerging with massive scales both parameter-wise and data-wise, the magnitudes of which can reach beyond billions.Once pretrained, large AI models demonstrate impressive performance in various downstream tasks.A prime example is ChatGPT, whose capability has compelled people's imagination about the farreaching influence that large AI models can have and their potential to transform different domains of our lives.In health informatics, the advent of large AI models has brought new paradigms for the design of methodologies.The scale of multi-modal data in the biomedical and health domain has been ever-expanding especially since the community embraced the era of deep learning, which provides the ground to develop, validate, and advance large AI models for breakthroughs in health-related areas.This article presents a comprehensive review of large AI models, from background to their applications.We identify seven key sectors in which large AI models are applicable and might have substantial influence, including 1) bioinformatics; 2) medical diagnosis; 3) medical imaging; 4) medical

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