本调查论文探讨了数据中心基础模型在计算医疗领域的应用。它强调了获取和处理高质量临床数据所面临的挑战，例如数量、标注和隐私问题。该论文回顾了从预训练到推理的各种数据中心策略，旨在改善医疗工作流程和患者预后。它还涉及AI安全、评估以及与人类价值观的一致性，并提供了一份相关的医疗基础模型和数据集列表。 AI
影响 全面概述了医疗领域基础模型的数据中心方法，可能指导临床AI应用的未来研究和开发。
排序理由 这是一篇关于AI特定应用领域的调查论文。
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arXiv:2401.02458v3 Announce Type: replace-cross Abstract: The advent of foundation models (FMs) as an emerging suite of AI techniques has struck a wave of opportunities in computational healthcare. The interactive nature of these models, guided by pre-training data and human inst…