A Survey on Trustworthiness in Foundation Models for Medical Image Analysis
作者: Congzhen Shi, Ryan Rezai, Jiaxi Yang, Qi Dou, Xiaoxiao Li
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CY, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2024-07-03 (更新: 2024-10-07)
💡 一句话要点
提出信任性框架以解决医学图像分析中的信任问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 医学影像 信任性 可解释性 鲁棒性 个性化医疗 临床决策支持
📋 核心要点
- 现有文献对医学影像基础模型的信任性研究存在显著空白，尤其是对其特定变体和应用的探讨不足。
- 本文提出了一种新的基础模型分类法，并分析了确保信任性的关键动机，填补了现有研究的空白。
- 通过回顾主要医学影像应用中的基础模型，本文总结了构建可信模型的挑战和策略，强调了其在患者护理中的潜力。
📝 摘要（中文）
基础模型在医学影像领域的快速发展显著提升了诊断准确性和个性化治疗。然而，这些模型在医疗中的应用需要对其信任性进行严格审查，包括隐私、鲁棒性、可靠性、可解释性和公平性。目前关于医学影像基础模型的文献存在显著空白，尤其是在信任性方面。本文旨在填补这一空白，提出了一种新的基础模型分类法，并分析确保其信任性的关键动机。我们回顾了基础模型在主要医学影像应用中的研究，强调了分割、医学报告生成、医学问答和疾病诊断等领域的信任性问题，探讨了构建可信基础模型的复杂挑战，并总结了当前的关注点和增强信任性的策略。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决医学图像分析中基础模型的信任性问题，现有方法在隐私、鲁棒性和可解释性等方面存在不足。
核心思路：提出一种新的分类法，系统分析基础模型在医学影像中的应用，强调信任性的重要性，旨在为医疗领域提供更可靠的AI支持。
技术框架：整体架构包括文献回顾、信任性分析和分类法构建，主要模块涵盖医学图像分割、报告生成、问答和疾病诊断等应用。
关键创新：创新性地提出了针对医学影像基础模型的信任性分类法，填补了现有文献在此领域的空白，强调了不同应用场景下的信任性需求。
关键设计：在分析过程中，关注了隐私保护机制、鲁棒性评估方法和可解释性设计，提出了相应的技术细节和策略，以增强模型的信任性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文通过系统分析和分类，揭示了基础模型在医学影像应用中的信任性问题，提出的分类法为未来研究提供了新的视角，强调了在分割、报告生成和疾病诊断等领域的信任性提升策略，具有重要的理论和实践价值。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医学影像分析、临床决策支持和个性化医疗。通过提高基础模型的信任性，可以有效提升医疗服务的质量和效率，确保患者在接受AI辅助诊断时的安全性和公平性。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of foundation models in medical imaging represents a significant leap toward enhancing diagnostic accuracy and personalized treatment. However, the deployment of foundation models in healthcare necessitates a rigorous examination of their trustworthiness, encompassing privacy, robustness, reliability, explainability, and fairness. The current body of survey literature on foundation models in medical imaging reveals considerable gaps, particularly in the area of trustworthiness. Additionally, existing surveys on the trustworthiness of foundation models do not adequately address their specific variations and applications within the medical imaging domain. This survey aims to fill that gap by presenting a novel taxonomy of foundation models used in medical imaging and analyzing the key motivations for ensuring their trustworthiness. We review current research on foundation models in major medical imaging applications, focusing on segmentation, medical report generation, medical question and answering (Q\&A), and disease diagnosis. These areas are highlighted because they have seen a relatively mature and substantial number of foundation models compared to other applications. We focus on literature that discusses trustworthiness in medical image analysis manuscripts. We explore the complex challenges of building trustworthy foundation models for each application, summarizing current concerns and strategies for enhancing trustworthiness. Furthermore, we examine the potential of these models to revolutionize patient care. Our analysis underscores the imperative for advancing towards trustworthy AI in medical image analysis, advocating for a balanced approach that fosters innovation while ensuring ethical and equitable healthcare delivery.