本論文では、医療におけるAIの必要性を強調し、生成モデルの限界を指摘しています。特に、従来の生成モデルは臨床的意思決定をサポートするための物理的基礎や時間的推理を欠いていることが問題です。それに対して「世界モデル」が注目されており、これらは多様な情報を学習し、時間的整合性を持つ表現を反映することで、臨床的な予測と意思決定を支援する可能性があります。具体的には、医療画像診断、疾患の進行モデル、ロボティック手術における行動条件づけなどの分野での最近の研究が紹介され、具体的な予測の能力を評価しています。また、臨床的信頼性を制限する要因や研究の課題も指摘されており、将来的には生成的な基盤を持つ堅牢な予測モデルの開発が重要です。