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핵심 개념
의료 분야에서 멀티모달 AI는 단일 모달 AI보다 성능이 뛰어나지만, 여러 기술적, 실용적 과제를 해결해야 임상 현장에 적용될 수 있다.
초록
의료 분야에서 멀티모달 AI의 현황: 기술적 과제 및 임상 적용에 대한 스코핑 리뷰
본 연구는 2018년부터 2024년까지 발표된 432개의 논문을 분석하여 의료 분야에서 멀티모달 AI의 현황을 포괄적으로 검토한 스코핑 리뷰 논문입니다.
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arxiv.org
Navigating the landscape of multimodal AI in medicine: a scoping review on technical challenges and clinical applications
본 연구는 의료 영상, 임상 데이터, 유전체 데이터 등 여러 의료 데이터를 통합하여 질병 진단, 예후 예측, 치료 반응 예측 등의 작업을 수행하는 멀티모달 AI 모델의 최신 동향을 분석하고, 이러한 모델의 개발 및 임상 적용과 관련된 기술적 과제와 기회를 조사하는 것을 목표로 합니다.
본 연구는 PubMed, Web of Science, Cochrane, Embase 등의 데이터베이스에서 관련 연구 논문을 검색하고, 멀티모달 AI, 딥러닝, 의료 이미징 등의 키워드를 사용하여 2018년 이후 발표된 논문들을 선별했습니다. 선별된 논문들을 바탕으로 멀티모달 AI 모델의 구조, 데이터 통합 방법, 임상 적용 분야, 성능, 한계점 등을 분석했습니다.
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