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大语言模型在医疗领域的进展、应用和挑战_大语言模型再医疗行业的应用

大语言模型再医疗行业的应用

### 概述

本文综述了医学领域大型语言模型(LLM)的进展、应用和面临的挑战。大型语言模型如ChatGPT在理解和生成人类语言方面显示出了显著的能力,引起了广泛关注。在医学领域,研究人员正致力于利用LLM支持各种医疗任务,如提高临床诊断质量、提供医疗教育等。尽管医疗LLM已取得了令人鼓舞的成果,但其开发和应用仍面临着挑战。本综述旨在全面回顾医学LLM的发展和部署情况,包括其面临的挑战和机遇。

在开发方面,我们详细介绍了现有医学LLM的基本模型结构、参数数量、以及模型开发所用的数据源和规模。这为希望开发针对特定需求的医学LLM的从业者提供了指南。在部署方面,我们比较了不同LLM在各种医疗任务上的表现,并进一步与最先进的轻量级模型进行了比较,旨在清晰了解LLM在医学领域的独特优势和局限性。

总的来说,本综述回答了以下研究问题:

  1. 开发医学LLM的实践是什么?

  2. 如何在医疗设置中衡量LLM的医疗任务表现?

  3. 医学LLM在实践中如何被应用?

  4. 使用医学LLM时会遇到哪些挑战?以及

  5. 如何更有效地开发和部署医学LLM?

通过回答这些问题,我们旨在为LLM在医学领域的机会和挑战提供洞见,并作为构建有效医学LLM的实践资源。我们还定期更新医学LLM实践指南的列表,以便有兴趣的读者可以获取最新信息。

### 讨论和未来方向

虽然LLM在医学领域的应用仍处于初步阶段,但其潜能巨大。通过不断地跨学科合作,我们可以克服当前面临的挑战,并利用LLM提升未来临床实践和医学发现,造福社会。这需要医生和AI研究者之间的持续合作,以及人为参与和以人为本的设计,以确保在医学领域应用LLM时的安全性和有效性。通过共同努力,我们可以开发合适的培训数据、基准、度量标准和部署策略,比目前实践更快、更负责任地实现医学大语言模型的应用

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