案例研究：使用大语言模型进行医疗诊断辅助与决策_大语言模型医疗诊断

案例研究：使用大语言模型进行医疗诊断辅助与决策

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 医疗诊断的挑战与机遇

医疗诊断是医疗保健的核心环节，也是最复杂和最具挑战性的任务之一。近年来，随着人口老龄化、慢性病患病率上升以及医疗信息爆炸式增长，医疗系统面临着前所未有的压力。传统的医疗诊断主要依赖医生的经验和知识，但这种方式存在着一些固有的局限性：

• 主观性: 不同的医生对相同的症状和检查结果可能会有不同的解读。
• 信息过载: 医生需要处理海量的医学文献、患者病历和影像数据。
• 地域差异: 不同地区医疗资源和水平存在差异，导致诊断准确率参差不齐。

人工智能 (AI) 的快速发展为解决这些挑战带来了新的机遇。特别是大语言模型 (LLM) ，如 GPT-4 和 BERT，在自然语言处理 (NLP) 领域取得了突破性进展，展现出在医疗诊断辅助与决策方面的巨大潜力。

1.2 大语言模型 (LLM) 简介

大语言模型 (LLM) 是一种基于深度学习的 AI 模型，能够理解和生成人类语言。它们在海量文本数据上进行训练，学习语言的复杂模式和语义关系。与传统的 NLP 模型相比，LLM 具有以下优势：

• 更强的语言理解能力: LLM 能够理解复杂的句子结构、语义关系和上下文信息。
• 更高的生成质量: LLM 生成的文本更加流畅、自然，更接近人类语言。