Foundation Models in Radiology: What, How, When, Why and Why Not
作者: Magdalini Paschali, Zhihong Chen, Louis Blankemeier, Maya Varma, Alaa Youssef, Christian Bluethgen, Curtis Langlotz, Sergios Gatidis, Akshay Chaudhari
分类: cs.LG
发布日期: 2024-11-27 (更新: 2025-02-06)
备注: This pre-print has been accepted for publication in Radiology. (DOI for the peer-reviewed article: 10.1148/radiol.240597)
💡 一句话要点
放射学领域的基础模型综述：定义、训练、应用与挑战
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 基础模型 放射学 深度学习 自监督学习 医学影像 迁移学习 人工智能
📋 核心要点
- 现有放射学AI模型泛化能力弱，缺乏对大规模未标注数据的有效利用，限制了其在多样化临床场景中的应用。
- 本文旨在系统性地阐述放射学领域基础模型的概念、训练方法、能力评估，并探讨其潜在优势与挑战。
- 通过综述现有技术和分析未来发展方向，为放射学领域安全、负责任地训练和应用基础模型提供指导。
📝 摘要（中文）
人工智能的最新进展催生了能够解释和生成文本及图像数据的大规模深度学习模型，通常被称为基础模型。这些模型在大量的未标记数据上进行训练，并在各种任务中表现出高性能。基础模型最近受到了学术界、工业界和监管机构的广泛关注。鉴于基础模型可能对放射学领域产生变革性影响，本综述旨在建立关于基础模型的标准化术语，特别关注训练数据的要求、模型训练范式、模型能力和评估策略。我们进一步概述了促进放射学特定基础模型训练的潜在途径，并重点阐明了与此类模型相关的益处和挑战。总而言之，我们设想本次综述能够以安全和负责任的方式统一放射学基础模型训练中的技术进步和临床需求，从而最终使患者、提供者和放射科医生受益。
🔬 方法详解
问题定义：放射学领域面临的问题是，现有的深度学习模型通常针对特定任务和数据集进行训练，泛化能力较差。它们难以适应新的疾病类型、成像协议或患者人群。此外，标注放射学数据成本高昂，限制了模型训练的数据规模。因此，需要一种能够利用大量未标注数据，并在各种放射学任务中表现出色的通用模型。
核心思路：本文的核心思路是借鉴自然语言处理领域的基础模型思想，即首先在大规模未标注的放射学数据上预训练一个通用模型，然后针对特定任务进行微调。这种方法可以充分利用未标注数据，提高模型的泛化能力和性能。
技术框架：本文主要是一篇综述文章，并未提出新的技术框架。它回顾了现有的基础模型训练方法，包括自监督学习、对比学习等，并探讨了这些方法在放射学领域的应用前景。文章还讨论了如何评估基础模型的性能，以及如何将其部署到临床环境中。
关键创新：本文的关键创新在于，它首次系统性地阐述了基础模型在放射学领域的概念、训练方法、能力评估和应用前景。它为放射学研究人员提供了一个全面的指南，帮助他们了解和应用基础模型技术。
关键设计：本文并未涉及具体的模型设计细节。它主要关注的是基础模型的整体架构和训练策略，例如使用Transformer架构、采用自监督学习目标等。文章还讨论了如何选择合适的预训练数据集，以及如何针对特定任务进行微调。
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有提供具体的实验结果。但它总结了现有研究中基础模型在放射学领域的应用，例如在肺部疾病诊断、脑部肿瘤分割等任务中取得了显著进展，表明基础模型具有巨大的潜力。
🎯 应用场景
该研究为放射学领域引入了基础模型的概念，有望推动AI在疾病诊断、风险预测、治疗方案选择等方面的应用。通过利用大规模未标注数据，可以降低模型训练成本，提高模型泛化能力，最终改善患者的医疗服务。
📄 摘要（原文）
Recent advances in artificial intelligence have witnessed the emergence of large-scale deep learning models capable of interpreting and generating both textual and imaging data. Such models, typically referred to as foundation models, are trained on extensive corpora of unlabeled data and demonstrate high performance across various tasks. Foundation models have recently received extensive attention from academic, industry, and regulatory bodies. Given the potentially transformative impact that foundation models can have on the field of radiology, this review aims to establish a standardized terminology concerning foundation models, with a specific focus on the requirements of training data, model training paradigms, model capabilities, and evaluation strategies. We further outline potential pathways to facilitate the training of radiology-specific foundation models, with a critical emphasis on elucidating both the benefits and challenges associated with such models. Overall, we envision that this review can unify technical advances and clinical needs in the training of foundation models for radiology in a safe and responsible manner, for ultimately benefiting patients, providers, and radiologists.