From Screens to Scenes: A Survey of Embodied AI in Healthcare
作者: Yihao Liu, Xu Cao, Tingting Chen, Yankai Jiang, Junjie You, Minghua Wu, Xiaosong Wang, Mengling Feng, Yaochu Jin, Jintai Chen
分类: cs.AI
发布日期: 2025-01-13 (更新: 2025-03-02)
备注: 56 pages, 11 figures, manuscript accepted by Information Fusion
DOI: 10.1016/j.inffus.2025.103033
💡 一句话要点
综述具身智能在医疗健康领域的应用，分析挑战并展望未来
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 医疗健康 人工智能 机器人 综述
📋 核心要点
- 医疗健康领域面临效率、可及性和个性化的挑战，现有方法难以充分利用物理世界交互。
- 本文综述了具身智能在医疗健康领域的应用，涵盖感知、执行、规划和记忆等关键AI算法。
- 分析了EmAI在医疗健康领域面临的安全、模拟差距、标准缺失等挑战，并提出了未来发展方向。
📝 摘要（中文）
全球医疗系统在效率、可及性和个性化方面面临持续挑战。具身智能(EmAI)凭借多模态大语言模型和世界模型等现代人工智能技术，代表着一个变革性的前沿领域，它通过增强自主性和与物理世界交互的能力来应对这些挑战。作为一个跨学科且快速发展的研究领域，“医疗健康领域的EmAI”涵盖了算法、机器人和生物医学等多个领域。本文全面概述了医疗健康领域EmAI的“大脑”，介绍了感知、执行、规划和记忆的基础AI算法，并重点介绍了临床干预、日常护理与陪伴、基础设施支持和生物医学研究等方面的医疗应用。尽管前景广阔，但医疗健康领域EmAI的发展受到安全问题、模拟平台与实际应用之间的差距、缺乏标准化基准以及跨学科领域发展不平衡等关键挑战的阻碍。我们讨论了技术障碍并探讨了伦理考量，对医疗健康领域EmAI的未来提出了前瞻性观点。此外，还引入了EmAI系统的智能水平分层框架，以指导进一步发展。通过提供系统的见解，这项工作旨在激发创新和实际应用，为智能化的、以患者为中心的医疗保健新时代铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：医疗健康领域面临效率、可及性和个性化的挑战，现有方法难以充分利用物理世界交互。现有方法在处理复杂环境和进行自主决策方面存在局限性，缺乏对物理世界的感知和交互能力。
核心思路：本文的核心思路是综述具身智能（EmAI）在医疗健康领域的应用，将EmAI视为一个整体系统，涵盖感知、执行、规划和记忆等关键AI算法。通过分析现有研究，探讨EmAI在医疗健康领域的潜力，并识别当前面临的挑战和未来的发展方向。
技术框架：本文构建了一个分层的EmAI系统框架，包括感知层、执行层、规划层和记忆层。感知层负责从环境中获取信息，执行层负责执行动作，规划层负责制定行动计划，记忆层负责存储和检索知识。此外，本文还对EmAI在临床干预、日常护理与陪伴、基础设施支持和生物医学研究等方面的应用进行了分类和分析。
关键创新：本文的主要创新在于对医疗健康领域EmAI的系统性综述和分析。不同于以往的研究，本文不仅关注具体的算法和技术，更关注EmAI作为一个整体系统在医疗健康领域的应用。此外，本文还提出了一个分层的EmAI系统框架，为未来的研究提供了指导。
关键设计：本文没有提出新的算法或模型，而是一个综述性的工作。关键在于对现有文献的整理和分析，以及对未来发展方向的展望。文章讨论了安全问题、模拟平台与实际应用之间的差距、缺乏标准化基准以及跨学科领域发展不平衡等关键挑战，并提出了相应的解决方案。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文对具身智能在医疗健康领域的应用进行了全面的综述，总结了现有研究的进展和挑战，并提出了未来的发展方向。通过对临床干预、日常护理与陪伴、基础设施支持和生物医学研究等多个应用场景的分析，展示了EmAI在医疗健康领域的巨大潜力。该综述为相关领域的研究人员和从业者提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究为具身智能在医疗健康领域的应用提供了全面的指导，可应用于智能辅助诊断、康复机器人、远程医疗、智能药物递送等多个方面。通过提升医疗效率、可及性和个性化，有望改善患者的治疗效果和生活质量，并推动医疗健康行业的智能化转型。
📄 摘要（原文）
Healthcare systems worldwide face persistent challenges in efficiency, accessibility, and personalization. Powered by modern AI technologies such as multimodal large language models and world models, Embodied AI (EmAI) represents a transformative frontier, offering enhanced autonomy and the ability to interact with the physical world to address these challenges. As an interdisciplinary and rapidly evolving research domain, "EmAI in healthcare" spans diverse fields such as algorithms, robotics, and biomedicine. This complexity underscores the importance of timely reviews and analyses to track advancements, address challenges, and foster cross-disciplinary collaboration. In this paper, we provide a comprehensive overview of the "brain" of EmAI for healthcare, wherein we introduce foundational AI algorithms for perception, actuation, planning, and memory, and focus on presenting the healthcare applications spanning clinical interventions, daily care & companionship, infrastructure support, and biomedical research. Despite its promise, the development of EmAI for healthcare is hindered by critical challenges such as safety concerns, gaps between simulation platforms and real-world applications, the absence of standardized benchmarks, and uneven progress across interdisciplinary domains. We discuss the technical barriers and explore ethical considerations, offering a forward-looking perspective on the future of EmAI in healthcare. A hierarchical framework of intelligent levels for EmAI systems is also introduced to guide further development. By providing systematic insights, this work aims to inspire innovation and practical applications, paving the way for a new era of intelligent, patient-centered healthcare.