多模态学习是否在医疗保健领域提供了通用智能？NUS/北邮/NTU等团队发布医疗多模态技术最新综述

主要观点总结

本文是一篇关于多模态学习在医疗保健领域应用的综述文章。文章综述了医学多模态学习的研究进展，探讨了五个核心问题，得出目前技术尚未在医疗领域实现通用智能的结论，并提出了十个潜在的研究方向。文章介绍了多模态医疗基础模型的两种类型：对比医疗基础模型（CFMs）和多模态医疗大语言模型（MLLMs），同时指出了当前面临的挑战和未来研究方向。

关键观点总结

关键观点1: 多模态学习在医疗保健领域的应用受到广泛关注

文章综述了医学多模态学习的研究进展，从数据和技术层面到效果和挑战进行了全面分析。

关键观点2: 目前技术尚未在医疗领域实现通用智能

文章得出结论，指出相关技术仍在不断发展中。

关键观点3: 介绍了两种多模态医疗基础模型

文章介绍了对比医疗基础模型（CFMs）和多模态医疗大语言模型（MLLMs）的关键特征和应用。

关键观点4: 指出了当前面临的挑战和问题

文章列出了五个当前面临的挑战，包括数据、任务导向的方法、基础模型、人工智能模型的伦理问题以及专业人士如何评估当前的多模态人工智能技术。

关键观点5: 提出了未来的研究方向

基于医疗保健技术的进步和上述讨论，文章概述了潜在的未来研究方向，包括高质量和多样化的数据、包含更多类型的模态等。

文章预览

论文题目 ：Has multimodal learning delivered universal intelligence in healthcare? A comprehensive survey 作者单位 ：新加坡国立大学、北京邮电大学、西北工业大学、西安交通大学、南洋理工大学 论文地址 ：https://arxiv.org/abs/2408.12880 1 引言 人工智能的迅猛发展正在重塑智能健康和智能医疗的版图。多模态学习，作为一种关键的学习技术，因其能够整合互补数据、全面融合信息以及拥有巨大的应用前景而日益受到重视。众多研究者正聚焦于这一领域，开展广泛研究，并构建了众多智能系统。随之而来的一个问题是：多模态学习是否已经在医疗保健领域实现了通用智能？为了解答这一问题，本综述文章从三个独特的视角出发，进行了全面的分析。首先，文章综述了医学多模态学习的研究进展，涵盖了数据集、任务导向方法和通用基础模型三个方面。基于此，文章进一步 ………………………………